Sociālie mediji veicina jaunu psiholoģisko ieskatu

Psiholoģiskie pētījumi nekad nav bijuši tādi paši pēc tam, kad sociālie mediji ir atvēruši digitālo lielu datu pasauli.

Nesenās konferences laikā pētnieki apsprieda jaunas valodas analīzes metodes un to, kā sociālos medijus var izmantot, lai pētītu personību, garīgo un fizisko veselību un starpkultūru atšķirības.

Simpozijs tika pasniegts Personības un sociālās psiholoģijas biedrības (SPSP) 16. ikgadējā kongresā.

Pētnieki jau sen mēra cilvēku domas, jūtas un personību, izmantojot aptaujas jautājumus. Tagad, plaši izmantojot Twitter un Facebook, tiek izveidoti dati, kas apvieno sociālo zinātņu un datorzinātņu pētījumus.

Jaunie liela mēroga datu kopas dod pētījumus un ieskatus, kurus, visticamāk, nevienas nozares pētnieki nebūtu izdomājuši neatkarīgi, sacīja Endijs Švarcs no Pensilvānijas universitātes.

Pētījumā, kurā izmantota atvērto vārdu krājumu analīze, tika atklātas pārsteidzošas valodas variācijas ar personību, dzimumu un vecumu. Daži vārdi un frāzes var sniegt jaunu un detalizētu ieskatu.

Piemēram, vīrieši, pieminot savu “sievu” vai “draudzeni”, lietoja īpašumtiesības “mans” biežāk nekā sievietes “mans” ar “vīru” vai “draugu”.

Šis piemērs parāda, kā atklātā vārdu krājuma analīze var atrast savienojumus, kas nav gaidīti un kurus bieži neaptver citas analīzes metodes.

"Uz datiem balstītas metodes galvenokārt aprobežojas ar korelāciju, nevis cēloņsakarību atrašanu ... Turpmākās analīzes pāri vārdiem pāriet uz mazāk neskaidru nozīmju uztveršanu no valodas," sacīja Švarcs.

Pētnieki arī atklāja, ka Facebook lietotie vārdi ir pārsteidzoši uzticami personības rādītāji.

Pētījumā, kas publicēts Personības un sociālās psiholoģijas žurnāls, pētnieki izmantoja Facebook valodas prognozējošos algoritmus, lai izveidotu efektīvus liela mēroga personības novērtējumus. Automātiskie uz valodu balstītie pazīmju modeļi atbilda dalībnieku pašnovērtētajiem personības mērījumiem.

Vadošais autors Gregorijs Pārks apstiprina uz valodu balstītā modeļa ticamību: “Mēs novērtējām metodi vairākos veidos. Automatizēto metožu prognozes var precīzi paredzēt rezultātus, ko lietotāji saņem personības testos.

"Tie atbilst lietotāju faktisko draugu veiktajam personības vērtējumam un citiem ar personību saistītiem rezultātiem, piemēram, draugu skaitam vai sevis paziņotajai politiskajai attieksmei."

Vēl viens pētījums, kas publicēts žurnālā Novērtējums, izmantojot atklātās valodas analīzi, analizēja pētījuma dalībnieku Facebook statusus. Pētnieki ģenerēja vārdu mākoņus, kas vizuāli ilustrēja, kā Facebook parādās vairākas personības iezīmes (ekstraversija, piekrišana, apzinīgums, emocionālā stabilitāte un atvērtība).

Pētījumā konstatēts, ka noteiktas frāzes paredz konkrētas personības iezīmes.

Piemēram, personas, kurām ir augsts neirotisma rādītājs pēc personības novērtējuma, par kuru sevi ziņojāt, visticamāk lieto tādus vārdus kā skumjas, vientulība, bailes un sāpes.

Pētnieki uzskata, ka šie dati var radīt jaunus sakarus, kas, iespējams, nav redzami tradicionālajās rakstiskajās anketās un aptaujās.

Vēl viena jauna izpētes joma, čivināt izmantošana, ir piemērs nesen žurnālā publicētajā pētījumā Psiholoģiskā zinātne. Šajā pētījumā pētnieki salīdzināja tvītus un sirds slimības apgabala līmenī. Pētījumā konstatēts, ka valodas analīze var prognozēt sirds slimību risku tikpat labi vai labāk nekā tradicionālie epidemioloģiskie riska faktori.

"Valoda, kas saistīta ar dusmām, negatīvām emocijām, naidīgumu un atsaukšanos kopienā, bija saistīta ar paaugstinātu sirds slimību biežumu," sacīja vadošais autors Johanness Eihstaeds. "Valoda, kas pauž pozitīvas emocijas un iesaistīšanos, bija saistīta ar samazinātu risku."

Twitter lietotāji ne vienmēr ir personas, kurām ir sirds slimību risks, bet drīzāk tās var kalpot kā kanārijputniņi kopienām ar lielāku sirds slimību risku.

Tvīti var atspoguļot kopienas negatīvo kopējo izjūtu un norādīt uz sociālo un vides stresu, kas veicina paaugstinātu sirds slimību risku.

Pētījuma rezultāti parāda, ka čivināt kalpo kā precīzs sabiedrības veselības un riska faktoru prognozētājs. Eichstaedt un viņa kolēģi tagad analizē vārdus un frāzes čivināt, lai izsekotu depresiju un trauksmi dažādās populācijās.

Sociālie mediji ļauj pētniekiem makrolīmenī izpētīt kultūru līdzības un atšķirības. Starpkultūru pētījumiem parasti ir nepieciešama laikietilpīga kvalitatīva analīze ar nelielu cilvēku skaitu.

Novatorisks pētījums, ko veica Margareta Kerna no Melburnas universitātes un Maartens Saps no Pensilvānijas universitātes, Twitter izmanto, lai pētītu valodu lietošanas variācijas dažādās kultūrās.

Izmantojot diferenciālas valodas analīzi, pētnieki pārbaudīja Twitter ziņas no astoņām valstīm (Amerikas Savienotajām Valstīm, Kanādas, Lielbritānijas, Austrālijas, Indijas, Singapūras, Meksikas un Spānijas) un divām valodām (angļu un spāņu).

Pētnieki atklāja, ka dažādās valstīs ir daudz līdzību - emocijzīmes un ikonu popmākslinieki korelē ar pozitīvām emocijām un lāsta vārdiem, un agresija korelē ar negatīvām emocijām. Bija arī atšķirības, kas norāda uz kultūrai raksturīgām emocionālās izpausmes korelācijām.

“Mums izaicinājums ir saprast, kā interpretēt visas redzamās atšķirības - vai tā tiešām ir atšķirība, vai vienkārši troksnis?

"Nākotnē mēs ceram strādāt tieši ar cilvēkiem no šīm kultūrām, lai palīdzētu mums interpretēt un saprast rezultātus," sacīja vadošais pētnieks Kerns.

Avots: Personības un sociālās psiholoģijas biedrība / EurekAlert