Jesu li raspoloženja i osjećaji ‘zarazni’ na Facebooku?

Neke novinske vijesti krče kako nova studija nedavno objavljena pokazuje kako su raspoloženja "zarazna" na mrežnim društvenim mrežama, poput Facebooka. Parrogirajući ton i govorne točke iz vijesti o studiji, čini se da se nitko nije potrudio pročitati stvarnu studiju prije nego što je izvijestio o njoj.

Međutim, nije potrebna empirijska studija da bismo shvatili da naša raspoloženja utječu jedno na drugo. Ako ste depresivni i živite s obitelji, vaše depresivno raspoloženje utjecat će na vašu obitelj. Ako ste manični i družite se s prijateljima, velika je vjerojatnost da će se dio te manijačne energije na njih istrljati.

Očekivali bismo da se ta ista stvar dogodi i na mreži, zar ne?

Studija je provedena na podacima prikupljenim od ljudi koji su živjeli u 100 najmnogoljudnijih gradova tijekom 3 godine na Facebooku od siječnja 2009. do ožujka 2012. Nejasno je čiji su podaci prikupljeni, kao što istraživači ne kažu (što je neobično napustiti jer bi netko pretpostavio čiji se podaci prikupljaju važno napomenuti).

Međutim, budući da su dvojica autora u to vrijeme radila na Facebooku, možemo pretpostaviti da su prikupili sve američke korisnike podataka ljudi koji žive u najmnogoljudnijim gradovima. Znali ste da ste pristali dopustiti istraživanje svega što prenesete na Facebook, zar ne?

No primarni je problem uporaba alata za analizu koji je postao omiljen među istraživačima koji analiziraju mrežni tekst - LIWC. Lingvistička upitna riječ (LIWC) osnovni je, pomalo grubi alat za automatsku analizu jezika. To nisu moje riječi - to su riječi jednog od stvaratelja LIWC-a (Tausczik & Pennebaker, 2010):

Unatoč privlačnosti računalnih jezičnih mjera, one su i dalje prilično grube. programi
poput LIWC-a zanemaruju kontekst, ironiju, sarkazam i idiome. (Naglasak dodan.)

Ummm ... to su prilično velike stvari koje treba izostaviti iz analize nijansi i složenosti društvenog, neformalnog jezika, zar ne? Zapravo, stopa preciznosti LIWC-a dovedena je u pitanje od strane drugih istraživača u barem jednoj analizi niza tweetova s ​​Twittera (Gonzalez-Ibanez i sur., 2011.) 1

No, zanemarimo činjenicu da trenutni istraživači koriste sirovi alat za analizu koji općenito nije prikladan za svrhu u koju ga koriste.

Pogledajmo hipotetički primjer interakcije Facebook ažuriranja statusa kako bismo shvatili zašto neke od pretpostavki koje su istraživači iznijeli vjerojatno nisu bile idealne:

Ti: Imam loš dan ... samo poželi da ovaj dan već završi!

Prijatelj A: Oh wow, žao mi je to čuti. Neki su dani zaista sranje.

Prijatelj B: Bravo, to je sranje.

LIWC bi ovu razmjenu kodirao kao negativnu, s dva negativna odgovora.

No, je li prvi post zapravo učinio nešto što je utjecalo na raspoloženje dvoje ispitanika?

Jednostavno ne znamo. LIWC nam ne može reći, jer zapravo ne razumije društveni kontekst. Sve što razumije je osnov negativnih i pozitivnih riječi.

Je li to efekt koji je zapravo važan?

Čak i ako kažemo da je učinak koji su otkrili istraživači snažan, kako tvrde (jer su kontrolirali jednu varijablu od stotina - vrijeme), čini se da nije vrlo važan. Koliki je bio ovaj učinak "zaraze raspoloženjem"?

Ako pozitivno objavite na Facebooku, među svih stotina prijatelja, vaš će post generirati dodatnih 1,75 pozitivnih postova. To nisu skoro 2 posta po prijatelju - to su samo 2 posta među svim vašim prijateljima. Ako svi vaši prijatelji objave ukupno 50-100 ažuriranja statusa dnevno (što nije nerazumno, budući da je prosječan broj prijatelja koje osoba ima na Facebooku 338), to je vjerojatno manje od 4 posto promjene.

Ako objavite negativno na Facebooku, vaš će post generirati samo 1,29 dodatnih negativnih postova - opet, ukupno, od svi vaši prijatelji.3

Ti se učinci ne čine toliko velikima kad se stave u bilo kakav kontekst stvarnog života. To je poput pronalaska statističke značajnosti u vašim podacima, ali ništa što bi moglo napraviti kliničku (ili stvarnu) razliku.

Ono što su istraživači možda pokazali - ako izbacite ograničenja LIWC-a kao alata za analizu podataka - jest da dijeljenje započinje dijeljenje na mrežnim društvenim mrežama. Ako podijelite da volite kokice, i drugi će poželjeti da i oni vole kokice. Ako podijelite svoju mačku najslađa je stvar od Barnieja, pa, prijatelji vašeg ljubitelja mačaka odgovorit će u naturi.

A ako na Facebooku dijelite stanje raspoloženja, iznenađenje, iznenađenje, i drugi će imati nešto veću vjerojatnost da će podijeliti i svoje. Znači li to dijeljenje „zaraze?“ Nije vjerojatno.

Izvještavanje temeljeno na priopćenju CBS-a: Emocije koje se šire Facebookom su zarazne, kaže studija

The Guardianova regurgitacija drugih vijesti na temu: Facebook prenosi zarazne emocije

Reference

Corviello, L. i sur. (2014). Otkrivanje emocionalne zaraze u masivnim društvenim mrežama. PLOS Jedan.

Gonzalez-Ibanez, R. Muresan, S., i Wacholder, N. (2011). Prepoznavanje sarkazma na Twitteru: Bliži pogled.
Zbornik radova 49. godišnjeg sastanka Udruge za računalnu lingvistiku, 581-586.

Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Psihološko značenje riječi: LIWC i metode računalne analize teksta. Časopis za jezik i socijalnu psihologiju 29 (1): 24–54.

fusnote:

1. „Otkrili smo da automatsko klasificiranje može biti jednako dobro kao i klasifikacija ljudi; međutim, točnost je još uvijek niska. Naši rezultati pokazuju težinu klasifikacije sarkazma i za ljude i za metode strojnog učenja. " [↩]
2. Istraživači opravdavaju njegovu upotrebu time što se "široko koristi" za ovu vrstu analize teksta. Čudno je čitati u znanstvenom radu samo zato što nešto popularno ne čini pravim alatom za upotrebu. [↩]
3. Čini se da mnogi uobičajeni mediji netočno prijavljuju ove podatke, rekavši da se negativni post "širi" kroz 1,29 posto svojih prijatelja. [↩]