Vai Facebook noskaņas un emocijas ir „lipīgas”?

Daži ziņu izdevumi kliedz, ka nesen publicēts jauns pētījums parāda, ka noskaņojumi tiešsaistes sociālajos tīklos, piemēram, Facebook, ir “lipīgi”. Parrotējot signālu un sarunu punktus no ziņu izlaiduma par pētījumu, šķiet, ka neviens neuztraucās izlasīt faktisko pētījumu, pirms par to ziņoja.

Tomēr nav nepieciešams empīrisks pētījums, lai saprastu, ka mūsu noskaņojums ietekmē viens otru. Ja esat nomākts un dzīvojat kopā ar ģimeni, nomāktais garastāvoklis ietekmēs jūsu ģimeni. Ja esat maniaks un pavadāt laiku kopā ar draugiem, iespējams, ka daļa no šīs maniakālās enerģijas viņiem noberzīsies.

Mēs varētu sagaidīt, ka tas pats notiks tiešsaistē, vai ne?

Pētījums tika veikts ar datiem, kas savākti no cilvēkiem, kuri trīs gadu laikā dzīvo 100 populārāko pilsētu topā Facebook vietnē no 2009. gada janvāra līdz 2012. gada martam. Nav skaidrs, kuru dati tika savākti, kā pētnieki nesaka (kas ir dīvaini, ko atstāt jo ir pieņemams, ka dati, kas tiek vākti, ir svarīgi atzīmēt).

Tomēr, tā kā divi no autoriem tajā laikā strādāja Facebook, mēs varam pieņemt, ka viņi ir savākuši visus ASV datus par cilvēkiem, kuri dzīvo visvairāk apdzīvotajās pilsētās. Jūs tiešām zinājāt, ka piekritāt atļaut izpētīt visu, ko augšupielādējat Facebook, vai ne?

Bet galvenā problēma ir analīzes rīka, kas kļuvis par iecienītāko pētnieku, kas analizē tiešsaistes tekstu, izmantošana - LIWC. Linguistic Enquiry Word Count (LIWC) ir elementārs, nedaudz neapstrādāts automatizēts valodas analīzes rīks. Tie nav mani vārdi - tie ir viena no LIWC veidotājiem (Tausczik & Pennebaker, 2010) vārdi:

Neskatoties uz datorizēto valodas pasākumu pievilcību, tie joprojām ir diezgan neapstrādāti. Programmas
piemēram, LIWC ignorē kontekstu, ironiju, sarkasmu un idiomas. (Uzsvars pievienots.)

Ummm ... tās ir diezgan lielas lietas, kas jāņem vērā, analizējot sociālās, neformālās valodas nianses un sarežģītību, vai ne? Faktiski citi pētnieki ir apšaubījuši LIWC precizitātes pakāpi vismaz vienā čivināt kopuma no Twitter čatā (Gonzalez-Ibanez et al, 2011) 1 analīzē.

Bet neņemsim vērā faktu, ka pašreizējie pētnieki izmanto neapstrādātu analīzes rīku, kas parasti nav piemērots mērķim, kuram to izmanto.

Apskatīsim hipotētisku Facebook statusa atjaunināšanas mijiedarbības piemēru, lai saprastu, kāpēc daži pētnieku izteiktie pieņēmumi, iespējams, nebija ideāli:

Tu: Man ir slikta diena ... tikai vēlos, lai šī diena jau beigtos!

Draugs A: Ak vai, piedod, ka to dzirdēju. Dažas dienas patiešām sūkā.

Draugs B: Bummer, tas ir nepieredzējis.

LIWC šo apmaiņu kodētu kā negatīvu ar divām negatīvām atbildēm.

Bet vai pirmais ieraksts tiešām kaut ko darīja, lai ietekmētu abu respondentu noskaņojumu?

Mēs vienkārši nezinām. LIWC mums to nevar pateikt, jo tā īsti nesaprot sociālo kontekstu. Viss, ko tā saprot, ir negatīvu un pozitīvu vārdu elementāri.

Vai tas ir faktiski nozīmīgs efekts?

Pat ja mēs sakām, ka pētnieku atklātais efekts ir spēcīgs, kā viņi apgalvo (jo viņi kontrolēja vienu mainīgo no simtiem - laika apstākļus), tas, šķiet, nav ļoti svarīgs. Cik liels bija šis garastāvokļa “izplatības” efekts?

Ja jūs pozitīvi izliekat ziņas Facebook, starp visiem simtiem draugu, jūsu ziņa ģenerēs vēl 1,75 pozitīvas ziņas. Tas nav gandrīz 2 ieraksti vienam draugam - tie ir tikai 2 ieraksti starp visiem jūsu draugiem. Ja visi jūsu draugi dienā kopā izraksta 50–100 statusa atjauninājumus (nav nepamatoti daudz, jo vidējais draugu skaits, kas personai ir Facebook, ir 338), tas, iespējams, ir mazāks par 4 procentiem.

Ja jūs publicējat negatīvi Facebook, jūsu ziņa ģenerēs tikai 1,29 papildu negatīvās ziņas - atkal, kopā, no visi jūsu draugi.3

Šie efekti nešķiet tik lieli, ja tos aplūko jebkāda veida reālajā dzīvē. Tas ir tāpat kā atrast statistikas nozīmīgumu savos datos, bet nekas tāds, kas varētu mainīt klīnisko (vai reālo) situāciju.

Pētnieki, iespējams, ir parādījuši - ja jūs izmetat LIWC kā datu analīzes rīka ierobežojumus, tas ir tas, ka koplietošana rada koplietošanu tiešsaistes sociālajos tīklos. Ja jums patīk, ka jums patīk popkorns, citi gatavojas izskanēt ar to, ka viņiem patīk arī popkorns. Ja jūs dalīsities, ka jūsu kaķis ir vissmalkākā lieta kopš Bārnija, labi, jūsu kaķu mīļākie draugi atbildēs natūrā.

Un, ja jūs kopīgojat garastāvokļa stāvokli Facebook, pārsteigums, pārsteigums, citi arī arvien biežāk dalīsies savējos. Vai tas padara koplietošanu par “lipīgu?” Maz ticams.

CBS ziņu izlaidumos balstītie ziņojumi: emocijas, kas izplatītas caur Facebook, ir lipīgas, teikts pētījumā

The Guardian's citu ziņu par šo tēmu regurgitācija: Facebook pārnes lipīgas emocijas

Atsauces

Korviello, L. u.c. (2014). Emocionālās infekcijas atklāšana masveida sociālajos tīklos. PLOS Viens.

Gonsaless-Ibaness, R. Muresāns, S., un Vačolders, N. (2011). Sarkasma identificēšana čivināt: tuvāks izskats.
Datorlingvistikas asociācijas 49. gadskārtējās sanāksmes materiāli, 581.-586.

Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Vārdu psiholoģiskā nozīme: LIWC un datorizētas teksta analīzes metodes. Valodas un sociālās psiholoģijas žurnāls 29 (1): 24–54.

Zemsvītras piezīmes:

1. “Mēs atklājām, ka automātiskā klasifikācija var būt tikpat laba kā cilvēku klasifikācija; tomēr precizitāte joprojām ir zema. Mūsu rezultāti parāda sarkasma klasifikācijas grūtības gan cilvēkiem, gan mašīnmācīšanās metodēm. ” [↩]
2. Pētnieki pamato tā izmantošanu, sakot, ka tas ir "plaši izmantots" šāda veida teksta analīzei. Tas ir dīvaini, ko lasīt zinātniskā rakstā, tikai tāpēc, ka kaut kas populārs nepadara to par pareizo izmantojamo rīku. [↩]
3. Šķiet, ka daudzi plašsaziņas līdzekļi nepareizi ziņo par šiem datiem, sakot, ka negatīvs ziņojums “izplatās” 1,29 procentiem draugu. [↩]