Socialinė žiniasklaida skatina naujas psichologines įžvalgas

Psichologiniai tyrimai niekada nebuvo tokie patys, kai socialinė žiniasklaida atvėrė skaitmeninį didelių duomenų pasaulį.

Neseniai vykusios konferencijos metu mokslininkai aptarė naujus kalbos analizės metodus ir tai, kaip socialinę žiniasklaidą galima panaudoti tiriant asmenybę, psichinę ir fizinę sveikatą bei tarpkultūrinius skirtumus.

Simpoziumas buvo paskelbtas Asmenybės ir socialinės psichologijos draugijos (SPSP) 16-ojoje metinėje konferencijoje.

Mokslininkai jau seniai matavo žmonių mintis, jausmus ir asmenybes, naudodamiesi apklausos klausimais. Dabar, plačiai naudojant „Twitter“ ir „Facebook“, sukuriami duomenys, sujungiantys socialinius ir informatikos tyrimus.

Nauji didelio masto duomenų rinkiniai duoda tyrimų ir įžvalgų, kurių, tikėtina, nebūtų sugalvoję savarankiškai abiejų sričių mokslininkai, sakė Andy Schwartzas iš Pensilvanijos universiteto.

Atliekant atviro žodyno analizę atliktas tyrimas parodė ryškius kalbos skirtumus, susijusius su asmenybe, lytimi ir amžiumi. Tam tikri žodžiai ir frazės gali suteikti naujų ir išsamių įžvalgų.

Pavyzdžiui, vyrai dažniausiai minėdavo savo „žmoną“ ar „draugę“, kai moterys vartojo „mano“ su „vyru“ ar „vaikinu“.

Šis pavyzdys parodo, kaip analizuojant atvirą žodyną galima rasti sąsajų, kurios yra nenumatytos ir kurių dažnai netaiko kiti analizės metodai.

„Duomenimis pagrįstos technikos dažniausiai apsiriboja koreliacijų, o ne priežastinio ryšio paieškomis ... Būsimos analizės peržengia žodžių ribas, kad išgautų mažiau dviprasmiškas kalbos reikšmes“, - sakė Schwartzas.

Tyrėjai taip pat nustatė, kad „Facebook“ vartojami žodžiai yra stebėtinai patikimi asmenybės rodikliai.

Tyrime, paskelbtame Asmenybės ir socialinės psichologijos žurnalas, mokslininkai naudojo nuspėjamuosius „Facebook“ kalbos algoritmus, kad sukurtų efektyvius didelio masto asmenybės vertinimus. Automatiniai kalbomis pagrįsti bruožų modeliai atitiko dalyvių pateiktus asmenybės matavimus.

Pagrindinis autorius Gregory Parkas patvirtina kalbinio modelio patikimumą: „Mes metodą įvertinome keliais būdais. Automatinių metodų prognozės gali tiksliai nuspėti balus, kuriuos vartotojai gauna atlikdami asmenybės testus.

„Jie atitinka asmenybės įvertinimus, kuriuos pateikė tikrieji vartotojų draugai, ir kitus su asmenybe susijusius rezultatus, pvz., Draugų skaičių ar politinį požiūrį, apie kurį praneša pati.“

Kitas tyrimas, paskelbtas žurnale Įvertinimas, analizuodamas tyrimo dalyvių „Facebook“ būsenas naudodamas atviros kalbos analizę. Tyrėjai sukūrė žodžių debesis, kurie vizualiai iliustruoja, kaip „Facebook“ atsiranda keletas asmenybės bruožų (ekstraversija, malonumas, sąžiningumas, emocinis stabilumas ir atvirumas).

Tyrimo metu nustatyta, kad tam tikros frazės nuspėja konkrečius asmenybės bruožus.

Pavyzdžiui, asmenys, turintys daug neurotiškumo vertinant asmenybės vertinimus, dažniausiai naudojasi tokiais žodžiais kaip liūdesys, vienišumas, baimė ir skausmas.

Tyrėjai mano, kad šie duomenys gali suteikti naujų ryšių, kurie gali būti nematyti tradicinėse rašytinėse anketose ir apklausose.

Kita naujai atsirandanti tyrimų sritis - „tweets“ naudojimas - yra pavyzdys neseniai žurnale paskelbtame tyrime Psichologinis mokslas. Šio tyrimo metu mokslininkai apskrityje lygino „tweets“ ir širdies ligas. Tyrimas parodė, kad kalbos analizė gali numatyti širdies ligų riziką taip pat geriau arba geriau nei tradiciniai epidemiologiniai rizikos veiksniai.

„Kalba, susijusi su pykčiu, neigiamomis emocijomis, priešiškumu ir atsiribojimu bendruomenėje, buvo susijusi su padidėjusiu širdies ligų dažniu“, - sakė pagrindinis autorius Johannesas Eichstaedtas. „Kalba, reiškianti teigiamas emocijas ir įsitraukimą, buvo susijusi su sumažėjusia rizika“.

„Twitter“ vartotojai nebūtinai yra asmenys, kuriems gresia širdies liga, bet jie gali būti kanarėlės bendruomenėms, turinčioms didesnę širdies ligų riziką.

„Tweets“ gali parodyti bendrą neigiamą neigiamą poveikį, kurį jaučia bendruomenė, ir nurodyti socialinius ir aplinkos stresus, kurie padidina širdies ligų riziką.

Tyrimo rezultatai rodo, kad „Twitter“ yra tikslus bendruomenės sveikatos ir rizikos veiksnių numatymas. Eichstaedtas ir jo kolegos dabar analizuoja „Twitter“ žodžius ir frazes, kad galėtų stebėti depresiją ir nerimą tarp gyventojų.

Socialinė žiniasklaida leidžia tyrėjams ištirti kultūrų panašumus ir skirtumus makrolygmeniu. Tarpkultūrinėms studijoms paprastai reikia atlikti daug laiko reikalaujančią kokybinę analizę su nedideliu žmonių skaičiumi.

Novatoriškas tyrimas, kurį atliko Margaret Kern iš Melburno universiteto ir Maartenas Sapas iš Pensilvanijos universiteto, naudoja „Twitter“, kad ištirtų kalbų vartojimo skirtumus tarp skirtingų kultūrų.

Naudodami diferencinę kalbos analizę, tyrėjai ištyrė „Twitter“ įrašus iš aštuonių šalių (JAV, Kanados, Jungtinės Karalystės, Australijos, Indijos, Singapūro, Meksikos ir Ispanijos) ir dviem kalbomis (anglų ir ispanų).

Tyrėjai nustatė, kad įvairiose šalyse esama daug panašumų: jaustukai ir žymūs popmuzikos atlikėjai koreliuoja su teigiamomis emocijomis ir keiksmažodžiais, o agresija - su neigiamomis emocijomis. Taip pat buvo skirtumų, kurie rodo kultūrai būdingą emocinės išraiškos koreliaciją.

„Mums iššūkis yra suprasti, kaip interpretuoti bet kokius matomus skirtumus - ar tai tikrai skirtumas, ar tiesiog triukšmas?

"Ateityje tikimės bendradarbiauti tiesiogiai su žmonėmis iš šių kultūrų, kad padėtų mums interpretuoti ir suprasti rezultatus", - sakė pagrindinis tyrėjas Kernas.

Šaltinis: Asmenybės ir socialinės psichologijos draugija / EurekAlert