Socialni mediji spodbujajo nove psihološke vpoglede

Psihološke raziskave nikoli niso bile enake, potem ko so družbeni mediji odprli digitalni svet velikih podatkov.

Na nedavni konferenci so raziskovalci razpravljali o novih metodah jezikovne analize in o tem, kako lahko družbene medije izkoristijo za preučevanje osebnosti, duševnega in fizičnega zdravja ter medkulturnih razlik.

Simpozij je bil izveden na 16. letni konvenciji Društva za osebnost in socialno psihologijo (SPSP).

Raziskovalci že dolgo merijo misli, občutke in osebnosti ljudi z uporabo anketnih vprašanj. Zdaj razširjena uporaba Twitterja in Facebooka ustvarja podatke, ki združujejo družbene in računalniške raziskave.

Novi obsežni nabori podatkov prinašajo študije in vpoglede, ki jih raziskovalci z nobenega področja verjetno ne bi zasnovali neodvisno, je povedal Andy Schwartz z univerze v Pennsylvaniji.

Študija z analizo odprtega besedišča je pokazala izrazite razlike v jeziku z osebnostjo, spolom in starostjo. Nekatere besede in besedne zveze lahko dajo nov in podroben vpogled.

Na primer, moški so pogosteje uporabljali posesivno "moje", ko so omenjali svojo "" ženo "ali" dekle ", kot pa ženske" moje "z" možem "ali" fantom ".

Ta primer prikazuje, kako lahko analiza odprtega besedišča najde povezave, ki so nepredvidene in jih pogosto ne zajamejo druge analitične tehnike.

"Tehnike, ki temeljijo na podatkih, so večinoma omejene na iskanje korelacij in ne na vzročno zvezo ... Prihodnje analize presegajo besede in zajemajo manj dvoumne pomene iz jezika," je dejal Schwartz.

Raziskovalci so tudi ugotovili, da so besede, uporabljene na Facebooku, presenetljivo zanesljivi kazalniki osebnosti.

V študiji, objavljeni v Časopis za osebnost in socialno psihologijoso raziskovalci uporabili napovedne algoritme jezika Facebook, da bi ustvarili učinkovite obsežne ocene osebnosti. Avtomatizirani jezikovni modeli lastnosti so bili skladni z osebnostnimi meritvami udeležencev, o katerih so poročali sami.

Vodilni avtor Gregory Park potrjuje zanesljivost jezikovnega modela: »Metodo smo ocenili na več načinov. Napovedi iz avtomatiziranih metod lahko natančno napovejo rezultate, ki jih uporabniki dobijo na osebnostnih testih.

"Ujemajo se z osebnostnimi ocenami dejanskih prijateljev uporabnikov in drugimi osebnostnimi rezultati, na primer številom prijateljev ali političnim odnosom, o katerem poročajo sami."

Druga študija, objavljena v reviji Ocenjevanje, je analiziral statuse udeležencev študije na Facebooku z uporabo odprtojezične analize. Raziskovalci so ustvarili oblake besed, ki so vizualno ponazorili, kako se na Facebooku pojavlja več osebnostnih lastnosti (ekstraverzija, prijaznost, vestnost, čustvena stabilnost in odprtost).

Študija je pokazala, da določeni stavki napovedujejo posebne osebnostne lastnosti.

Na primer, posamezniki, ki visoko ocenijo nevrotizem na osebnostnih ocenah, ki jih je prijavil sam, bolj verjetno uporabljajo besede, kot so žalost, osamljenost, strah in bolečina.

Raziskovalci verjamejo, da ti podatki lahko prinašajo nove povezave, ki morda niso očitne v tradicionalnih pisnih vprašalnikih in raziskavah.

Še eno novo področje raziskav, uporaba tweetov, je ponazorjeno v študiji, ki je bila nedavno objavljena v reviji Psihološka znanost. V tej študiji so raziskovalci primerjali tvite in bolezni srca na okrajni ravni. Študija je pokazala, da lahko jezikovne analize napovedujejo tveganje za bolezni srca enako dobro ali bolje kot tradicionalni epidemiološki dejavniki tveganja.

"Jezik, povezan z jezo, negativnimi čustvi, sovražnostjo in nezadovoljstvom v skupnosti, je bil povezan s povečanim številom srčnih bolezni," je dejal glavni avtor Johannes Eichstaedt. "Jezik, ki izraža pozitivna čustva in zavzetost, je bil povezan z manjšim tveganjem."

Uporabniki Twitterja niso nujno posamezniki, ki jim grozi srčna bolezen, temveč lahko služijo kot kanarčki za skupnosti z večjim tveganjem za srčne bolezni.

Tviti lahko predstavljajo splošno negativnost, ki jo čuti neka skupnost, in nakazujejo socialne in okoljske obremenitve, ki prispevajo k večjemu tveganju za bolezni srca.

Rezultati študije kažejo, da Twitter služi kot natančen napovednik zdravstvenih dejavnikov in dejavnikov tveganja v skupnosti. Eichstaedt in njegovi kolegi zdaj na Twitterju analizirajo besede in besedne zveze, da bi spremljali depresijo in tesnobo med populacijami.

Socialni mediji raziskovalcem omogočajo, da na makroravni preučijo podobnosti in razlike med kulturami. Medkulturne študije običajno zahtevajo časovno intenzivne kvalitativne analize z majhnim številom ljudi.

Inovativna študija Margaret Kern z Univerze v Melbournu in Maarten Sap z Univerze v Pennsylvaniji s pomočjo Twitterja preučuje razlike v uporabi jezika v različnih kulturah.

Z uporabo diferencialne jezikovne analize so raziskovalci preučili objave na Twitterju iz osmih držav (ZDA, Kanada, Združeno kraljestvo, Avstralija, Indija, Singapur, Mehika in Španija) in dveh jezikov (angleščina in španščina).

Raziskovalci so ugotovili, da je med državami veliko podobnosti, saj so emotikoni in ikonični pop umetniki povezani s pozitivnimi čustvi in ​​kletvicami, agresija pa z negativnimi čustvi. Obstajale so tudi razlike, ki kažejo na specifične korelacije za čustveno izražanje.

»Izziv za nas je razumevanje, kako razlagati kakršne koli razlike, ki jih vidimo - gre res za razliko ali preprosto za hrup?

"V prihodnosti upamo, da bomo neposredno sodelovali z ljudmi iz teh kultur in nam pomagali razlagati in razumeti rezultate," je dejal vodilni raziskovalec Kern.

Vir: Društvo za osebnost in socialno psihologijo / EurekAlert