Настрої та емоції - «заразні» у Facebook?

Деякі новини викрикують, що нещодавно опубліковане нове дослідження демонструє, що настрої є "заразними" в соціальних мережах, таких як Facebook. Папугуючи тон і розмову з випуску новин про дослідження, здається, ніхто не потрудився прочитати фактичне дослідження, перш ніж робити свої звіти про нього.

Однак для того, щоб зрозуміти, що наші настрої впливають один на одного, не потрібно емпіричне дослідження. Якщо у вас депресія і ви живете з родиною, ваш депресивний настрій вплине на вашу сім’ю. Якщо ви маніакальні і бовтаєтесь із друзями, швидше за все, частина цієї маніакальної енергії на них зітреться.

Ми б очікували, що те саме відбуватиметься в Інтернеті, чи не так?

Дослідження проводилось на даних, зібраних людьми, які протягом 3 років проживають у сотні найбільш густонаселених міст на Facebook з січня 2009 року по березень 2012 року. Незрозуміло, чиї дані були зібрані, як не кажуть дослідники (що дивно залишити так як можна припустити, чиї дані збираються, важливо зазначити).

Однак, оскільки двоє авторів на той час працювали у Facebook, можна припустити, що вони зібрали всі американські користувачі даних людей, які живуть у найбільш густонаселених містах. Ви знали, що погодилися дозволити дослідження всього, що ви завантажуєте у Facebook, правда?

Але основною проблемою є використання інструменту аналізу, який став улюбленим серед дослідників, що аналізують Інтернет-текст - LIWC. Лінгвістичне опитування слів (LIWC) - це елементарний, дещо грубий інструмент автоматизованого аналізу мови. Це не мої слова - це слова одного з творців LIWC (Tausczik & Pennebaker, 2010):

Незважаючи на привабливість комп'ютеризованих мовних заходів, вони все ще досить грубі. Програми
такі як LIWC ігнорують контекст, іронію, сарказм та ідіоми. (Наголос додано.)

М-м-м-м-м ... це досить великі речі, які слід залишити поза аналізом нюансів та складностей соціальної, неформальної мови, чи не так? Насправді показники точності LIWC ставили під сумнів інші дослідники принаймні в одному аналізі набору твітів із Twitter (Gonzalez-Ibanez et al, 2011) 1

Але давайте проігноруємо той факт, що нинішні дослідники використовують інструмент аналізу сировини, який, як правило, не підходить для тієї мети, для якої вони його використовують.

Давайте подивимось на гіпотетичний приклад взаємодії з оновленням статусу Facebook, щоб зрозуміти, чому деякі припущення, зроблені дослідниками, ймовірно, не були ідеальними:

Ви: У мене поганий день ... просто бажайте, щоб цей день уже закінчився!

Друг А: Ого, шкода, що це почув. Деякі дні справді смоктати.

Друг Б: Облом, це відмовно.

LIWC кодував би цей обмін як негативний із двома негативними відповідями.

Але чи насправді перший допис щось зробив, щоб вплинути на настрій двох респондентів?

Ми просто не знаємо. LIWC не може сказати нам, оскільки насправді не розуміє соціального контексту. Все, що вона розуміє, - це зачаток негативних та позитивних слів.

Це насправді важливий ефект?

Навіть якщо ми кажемо, що ефект, який виявили дослідники, є надійним, як вони стверджують (оскільки вони контролювали одну змінну із сотні - погоду), він, здається, не дуже важливий. Наскільки великим був цей ефект настрою "зарази?"

Якщо ви публікуєте позитивні повідомлення на Facebook, серед усіх ваших сотень друзів, ваша публікація створить додатково 1,75 позитивних публікацій. Це не майже 2 повідомлення на одного друга - це лише 2 повідомлення серед усіх ваших друзів. Якщо всі ваші друзі публікують у цілому 50-100 оновлень статусу на день (не безпідставно, оскільки середня кількість друзів, які має людина у Facebook, становить 338), це, мабуть, менше ніж на 4 відсотки.

Якщо ви публікуєте негативні публікації на Facebook, ваша публікація створить лише 1,29 додаткових негативних публікацій - знову ж, загалом, від всі ваші друзі.3

Ці ефекти здаються не такими вже й великими, якщо їх вкласти в будь-який реальний контекст. Це як пошук статистичної значущості у ваших даних, але нічого, що не могло б змінити клінічну (або реальну) ситуацію.

Те, що дослідники могли показати - якщо ви скасуєте обмеження LIWC як інструменту аналізу даних - це те, що обмін даними породжує спільний доступ в соціальних мережах в Інтернеті. Якщо ви ділитесь, що вам подобається попкорн, інші збираються лунати, тому що їм теж подобається попкорн. Якщо ви поділитеся з котом - це наймиліша річ з часів Барні, ну, а ваші друзі-коханці відповідуть натурою.

І якщо ви поділитеся станом настрою у Facebook, здивуйте, здивуйте, інші, мабуть, будуть дещо частіше також поділятися своїм. Чи означає це спільне ділення "заразом?" Не схоже.

Звітування на основі випуску новин CBS: Емоції, що поширюються через Facebook, є заразними, йдеться у дослідженні

Відчуття "Гардіаном" інших новин на тему: Facebook передає заразні емоції

Список літератури

Корвіелло, Л. та співавт. (2014). Виявлення емоційного зараження у масових соціальних мережах. PLOS One.

Гонсалес-Ібанес, Р. Муресан, С., і Вахольдер, Н. (2011). Визначення сарказму у Twitter: Пильніший погляд.
Матеріали 49-ї щорічної зустрічі Асоціації обчислювальної лінгвістики, 581-586.

Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Психологічне значення слів: LIWC та комп’ютеризовані методи аналізу тексту. Журнал мови та соціальної психології 29 (1): 24–54.

Виноски:

1. «Ми виявили, що автоматична класифікація може бути такою ж хорошою, як і класифікація людини; однак точність все ще залишається низькою. Наші результати демонструють складність класифікації сарказму як для людей, так і для методів машинного навчання ". [↩]
2. Дослідники обґрунтовують його використання тим, що воно "широко використовується" для такого роду аналізу тексту. Дивно читати в науковій роботі, лише тому, що щось популярне не робить його правильним інструментом для використання. [↩]
3. Здається, багато основних ЗМІ повідомляють ці дані неправильно, кажучи, що негативний пост «поширюється» на 1,29 відсотка своїх друзів. [↩]