Emocionālā izplatība Facebook? Vairāk kā sliktas izpētes metodes

Nesen tika publicēts pētījums (Kramer et al., 2014), kas kaut ko parādīja pārsteidzošs - cilvēki mainīja savas emocijas un garastāvokli, pamatojoties uz citu cilvēku pozitīvo (un negatīvo) noskaņojumu esamību vai neesamību, kas izteikta Facebook statusa atjauninājumos. Pētnieki šo efektu nosauca par “emocionālu izplatību”, jo viņi it kā parādīja, ka draugu vārdi mūsu Facebook ziņu plūsmā tieši ietekmē mūsu pašu noskaņojumu.

Nekad nedomājiet, ka pētnieki patiesībā nekad nav mērījuši neviena noskaņojumu.

Nekad nedomājiet, ka pētījumam ir fatāls trūkums. Tas, ko citi pētījumi arī nav ievērojuši, padarot visus šo pētnieku secinājumus mazliet aizdomīgus.

Atmetot smieklīgo valodu, kas tiek izmantota šāda veida pētījumos (vai tiešām emocijas izplatās kā “infekcija”?), Šāda veida pētījumi bieži nonāk pie secinājumiem, veicot valodas analīze uz sīkiem teksta gabaliņiem. Tviterī tie ir ļoti mazi - mazāk nekā 140 rakstzīmes. Facebook statusa atjauninājumi reti ir vairāk nekā daži teikumi. Pētnieki patiesībā nemēra neviena noskaņojumu.

Tātad, kā jūs veicat šādu valodas analīzi, jo īpaši attiecībā uz 689 003 statusa atjauninājumiem? Daudzi pētnieki tam izmanto automatizētu rīku, ko sauc par lietojumprogrammu Linguistic Enquiry and Word Count (LIWC 2007). Autori šo programmatūras lietojumprogrammu raksturo kā:

Pirmais LIWC pieteikums tika izstrādāts kā daļa no izpētes valodas un informācijas atklāšanas pētījuma (Francis, 1993; Pennebaker, 1993). Kā aprakstīts turpmāk, otrā versija LIWC2007 ir atjaunināta sākotnējās lietojumprogrammas pārskatīšana.

Ievērojiet šos datumus. Ilgi pirms sociālo tīklu dibināšanas LIWC tika izveidots, lai analizētu lielus teksta fragmentus, piemēram, grāmatu, rakstu, zinātnisku rakstu, eseju, kas rakstīta eksperimentālā stāvoklī, emuāra ierakstus vai terapijas sesijas norakstu. Ievērojiet vienu, kas šiem visiem ir kopīgs - tie ir laba garuma, vismaz 400 vārdu.

Kāpēc pētnieki izmantotu rīku, kas nav paredzēts īsiem teksta fragmentiem, lai… analizētu īsus teksta fragmentus? Diemžēl tas ir tāpēc, ka tas ir viens no nedaudzajiem pieejamajiem rīkiem, kas diezgan ātri var apstrādāt lielu daudzumu teksta.

Kas rūpējas, cik ilgi ir jāmēra teksts?

Jūs, iespējams, sēžat, kasīdams galvu, un domājat, kāpēc ir svarīgi, cik ilgu laiku jūs mēģināt analizēt šo rīku. Viens teikums, 140 rakstzīmes, 140 lappuses ... Kāpēc būtu svarīgs garums?

Garumam ir nozīme, jo rīks patiesībā nav pārāk labs, lai analizētu tekstu tādā veidā, kā Twitter un Facebook pētnieki to uzdevuši. Kad jūs lūdzat analizēt teksta pozitīvo vai negatīvo noskaņojumu, tas vienkārši ieskaita negatīvos un pozitīvos vārdus pētāmajā tekstā. Attiecībā uz rakstu, eseju vai emuāra ierakstu tas ir lieliski - tas sniegs jums diezgan precīzu raksta kopsavilkuma analīzi, jo lielākā daļa rakstu ir garāki par 400 vai 500 vārdiem.

Tomēr čivināt vai statusa atjaunināšanai tas ir briesmīgs izmantojamais analīzes rīks. Tas ir tāpēc, ka tas nebija paredzēts, lai atšķirtu - un patiesībā, nevar diferencēt - nolieguma vārds teikumā.1

Apskatīsim divus hipotētiskus piemērus, kāpēc tas ir svarīgi. Šeit ir divi tvītu (vai statusa atjauninājumu) paraugi, kas nav nekas neparasts:

"Es neesmu priecīgs."

"Man nav lieliskas dienas."

Neatkarīgs vērtētājs vai tiesnesis šos divus tvītus vērtētu kā negatīvus - tie skaidri pauž negatīvas emocijas. Tas būtu +2 negatīvajā skalā un 0 pozitīvajā skalā.

Bet LIWC 2007 rīks to tā neuzskata. Tā vietā tas novērtētu šos divus tvītus kā +2 pozitīviem (vārdu “lieliski” un “laimīgi” dēļ) un +2 negatīviem (vārda “nē” dēļ abos tekstos).

Tā ir milzīga atšķirība, ja jūs interesē objektīva un precīza datu vākšana un analīze.

Tā kā liela daļa cilvēku komunikācijas ietver tādus smalkumus kā šis - pat neiedziļinoties sarkasmā, īsās rokas saīsinājumi, kas darbojas kā negācijas vārdi, frāzes, kas noliedz iepriekšējo teikumu, emocijzīmes utt., Jūs pat nevarat pateikt, cik precīzi vai neprecīzi šo pētnieku veiktā analīze ir. Tā kā LIWC 2007 ignorē šīs neformālās cilvēku saziņas smalkās realitātes, tā dara arī pētnieki.2

Varbūt tāpēc, ka pētniekiem nav ne jausmas, cik patiesībā problēma ir slikta. Tāpēc, ka viņi vienkārši nosūta visus šos “lielos datus” valodas analīzes dzinējā, patiesībā nesaprotot, kā analīzes dzinējs ir kļūdains. Vai 10 procenti no visiem tvītiem ietver negācijas vārdu? Vai 50 procenti? Pētnieki to nevarēja pateikt

Pat ja tā ir taisnība, pētījumi parāda mazus reālās pasaules efektus

Tāpēc man jāsaka, ka, pat ja jūs ticat šim pētījumam pēc nominālvērtības, neraugoties uz šo milzīgo metodoloģisko problēmu, jums joprojām ir jāveic pētījumi, kas parāda smieklīgi mazas korelācijas, kurām parastajiem lietotājiem ir maz vai vispār nav nozīmes.

Piemēram, Kramer et al. (2014) atrada 0,07% - tas nav 7 procenti, tas ir 1/15 viena procenta !! - negatīvu vārdu samazināšanās cilvēku statusa atjauninājumos, kad samazinājās negatīvo ziņu skaits viņu Facebook ziņu plūsmā. Vai zināt, cik vārdu jums būtu jāizlasa vai jāraksta, pirms esat uzrakstījis par vienu mazāk negatīvu vārdu šī efekta dēļ? Droši vien tūkstošiem.

Tas nav tik daudz efekts kā statistikas kritiens, kam nav reālas nozīmes. Paši pētnieki to atzīst, atzīmējot, ka to ietekmes lielumi bija “mazi (tikpat mazi kā) d = 0,001). ” Viņi turpina domāt, ka tas joprojām ir svarīgi, jo "maziem efektiem var būt lielas kopējas sekas", atsaucoties uz Facebook pētījumu par viena un tā paša pētnieka politisko balsošanas motivāciju un 22 gadus vecu psiholoģiskā žurnāla argumentu.

Bet viņi ir pretrunā ar teikumu iepriekš, liekot domāt, ka emocijas "ir grūti ietekmēt, ņemot vērā ikdienas pieredzes loku, kas ietekmē garastāvokli". Kurš tas ir? Vai Facebook statusa atjauninājumi būtiski ietekmē indivīda emocijas, vai arī emocijas nav tik viegli ietekmējamas, vienkārši lasot citu cilvēku statusa atjauninājumus?

Neskatoties uz visām šīm problēmām un ierobežojumiem, neviens no tiem galu galā netraucē pētniekiem sludināt: “Šie rezultāti norāda, ka emocijas, ko citi izteikušas Facebook, ietekmē mūsu pašu emocijas, veidojot eksperimentālus pierādījumus masveida izplatībai, izmantojot sociālos tīklus.” 5 Atkal, neatkarīgi no tā, ka viņi patiesībā nemēra viena cilvēka emocijas vai garastāvokļa stāvokli, bet tā vietā paļāvās uz kļūdainu novērtēšanas pasākumu.

Manuprāt, Facebook pētnieki skaidri parāda, ka viņi pārāk ticēja izmantotajiem rīkiem, nesaprotot un neapspriežot rīku būtiskos ierobežojumus.

Atsauce

Krāmers, ADI, Guillory, JE, Henkoks, JT. (2014). Eksperimentāli pierādījumi par masveida emocionālo izplatību, izmantojot sociālos tīklus. PNAS. www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1320040111

Zemsvītras piezīmes:

1. Tas, pēc pieprasījuma LIWC izstrādātājiem, kuri atbildēja: “LIWC pašlaik nepēta, vai tā vērtējumā ir kāds negācijas termins pozitīvu vai negatīvu emociju vārda tuvumā, un būtu grūti izstrādāt efektīvu algoritmu tas vienalga. ” [↩]
2. Es nevarēju atrast nevienu pieminekli par LIWC kā valodas analīzes rīka izmantošanas ierobežojumiem mērķiem, kādiem tas nekad nav paredzēts vai paredzēts šajā pētījumā vai citos pētījumos, kurus esmu pārbaudījis. [↩]
3. Viņi varētu pateikt, vai viņi patiešām pavadīja laiku, apstiprinot savu metodi ar izmēģinājuma pētījumu, lai salīdzinātu ar cilvēku faktisko noskaņojumu. Bet šiem pētniekiem tas neizdevās. [↩]
4. Ar Facebook balsošanas pētījumu ir dažas nopietnas problēmas, no kurām vismazāk balsošanas uzvedības izmaiņas tiek attiecinātas uz vienu korelācijas mainīgo, ar garu pieņēmumu sarakstu, ko pētnieki izteica (un kuriem jums būtu jāpiekrīt). [↩]
5. Autoru lūgums sniegt paskaidrojumus un komentārus netika atgriezts. [↩]
6. Šis nav raksts LIWC 2007, kas var būt lielisks izpētes rīks - ja to izmanto pareizajiem mērķiem un labajās rokās. [↩]