Društveni mediji potiču nove psihološke uvide

Psihološka istraživanja nikada nisu bila ista nakon što su društveni mediji otvorili digitalni svijet velikih podataka.

Tijekom nedavne konferencije istraživači su razgovarali o novim metodama jezične analize i načinu na koji se društveni mediji mogu iskoristiti za proučavanje osobnosti, mentalnog i tjelesnog zdravlja i međukulturalnih razlika.

Simpozij je održan na 16. godišnjoj konvenciji Društva za osobnost i socijalnu psihologiju (SPSP).

Istraživači već dugo mjere ljudske misli, osjećaje i osobnosti pomoću anketnih pitanja. Sada široko rasprostranjena upotreba Twittera i Facebooka stvara podatke koji spajaju društvena i računalna istraživanja.

Novi veliki skupovi podataka daju studije i uvide koje istraživači s bilo kojeg područja vjerojatno ne bi osmislili neovisno, rekao je Andy Schwartz sa Sveučilišta Pennsylvania.

Studija koja koristi analizu otvorenog rječnika pronašla je zapanjujuće razlike u jeziku s osobnošću, spolom i dobom. Određene riječi i fraze mogu pružiti nove i detaljne uvide.

Na primjer, muškarci su koristili posesivno "moje" kada su spominjali svoju "" ženu "ili" djevojku "češće nego što su žene koristile" moje "s" mužem "ili" dečkom ".

Ovaj primjer pokazuje kako analiza otvorenog rječnika može pronaći veze koje se ne očekuju i koje često nisu obuhvaćene drugim tehnikama analize.

"Tehnike na temelju podataka uglavnom su ograničene na pronalaženje korelacija, a ne na uzročno-posljedičnu povezanost ... Buduće analize prelaze dalje od riječi i bilježe manje dvosmislena značenja iz jezika", rekao je Schwartz.

Istraživači su također otkrili da su riječi korištene na Facebooku iznenađujuće pouzdani pokazatelji osobnosti.

U studiji objavljenoj u Časopis za osobnost i socijalnu psihologiju, istraživači su koristili prediktivne algoritme Facebook jezika kako bi stvorili učinkovite procjene osobnosti velikih razmjera. Automatizirani modeli osobina temeljeni na jeziku bili su u skladu s mjerenjima osobnosti koje su sami prijavili.

Glavni autor Gregory Park potvrđuje pouzdanost jezičnog modela: „Metodu smo procijenili na nekoliko načina. Predviđanja iz automatiziranih metoda mogu točno predvidjeti ocjene koje korisnici dobivaju na testovima osobnosti.

"Oni su u skladu s ocjenama osobnosti koje su dali stvarni prijatelji korisnika i ostalim ishodima povezanim s osobnošću, poput broja prijatelja ili političkih stavova koji su sami izvijestili."

Još jedna studija, objavljena u časopisu procjena, analizirao Facebook statuse sudionika studije koristeći analizu otvorenog jezika. Istraživači su generirali oblake riječi koji su vizualno ilustrirali kako se na Facebooku pojavljuje nekoliko osobina ličnosti (ekstraverzija, slaganje, savjesnost, emocionalna stabilnost i otvorenost).

Studija je otkrila da određene fraze predviđaju određene osobine ličnosti.

Primjerice, osobe koje postignu visoku ocjenu neurotičnosti na procjenama osobnosti koje su sami izvijestili vjerojatnije će koristiti riječi poput tuge, samoće, straha i boli.

Istraživači vjeruju da ovi podaci mogu pružiti nove veze koje možda nisu očite u tradicionalnim pisanim upitnicima i anketama.

Još jedno novo područje istraživanja, upotreba tweetova, prikazano je u studiji koja je nedavno objavljena u časopisu Psihološka znanost, U ovom su istraživanju istraživači uspoređivali tweetove i bolesti srca na županijskoj razini. Studija je otkrila da jezične analize mogu predvidjeti rizik od srčanih bolesti jednako dobro ili bolje od tradicionalnih epidemioloških čimbenika rizika.

"Jezik povezan s bijesom, negativnim emocijama, neprijateljstvom i nezadovoljstvom u zajednici povezan je s povećanom stopom srčanih bolesti", rekao je vodeći autor Johannes Eichstaedt. "Jezik koji izražava pozitivne emocije i angažman povezan je sa smanjenim rizikom."

Korisnici Twittera nisu nužno osobe kojima prijeti srčana bolest, već mogu poslužiti kao kanarinci za zajednice s većim rizikom od srčanih bolesti.

Tweetovi mogu predstavljati ukupnu negativnost koju zajednica osjeća i ukazati na socijalne i ekološke stresove koji doprinose povećanom riziku od srčanih bolesti.

Rezultati studije ilustriraju da Twitter služi kao točan prediktor zdravstvenih i rizičnih čimbenika zajednice. Eichstaedt i njegovi kolege sada analiziraju riječi i fraze na Twitteru kako bi pratili depresiju i anksioznost među populacijama.

Društveni mediji omogućuju istraživačima da istraže sličnosti i razlike među kulturama na makrorazini. Međukulturne studije obično zahtijevaju vremenski intenzivne kvalitativne analize s malim brojem ljudi.

Inovativna studija Margaret Kern sa Sveučilišta Melbourne i Maarten Sap sa Sveučilišta Pennsylvania koristi Twitter za proučavanje varijacija u upotrebi jezika u različitim kulturama.

Korištenjem diferencijalne jezične analize istraživači su pregledali postove na Twitteru iz osam zemalja (Sjedinjene Države, Kanada, Ujedinjeno Kraljevstvo, Australija, Indija, Singapur, Meksiko i Španjolska) i dva jezika (engleski i španjolski).

Istraživači su otkrili da postoji mnogo sličnosti među zemljama, s emotikonima i kultnim pop umjetnicima koji koreliraju s pozitivnim emocijama i psovkama, a agresija s negativnim emocijama. Također su postojale razlike koje upućuju na korelaciju emocionalnog izražavanja specifičnu za kulturu.

„Izazov za nas je razumijevanje kako protumačiti bilo kakve razlike koje vidimo - je li to stvarno razlika ili jednostavno buka?

"Nadamo se da ćemo u budućnosti izravno surađivati ​​s ljudima iz ovih kultura kako bismo nam pomogli u tumačenju i razumijevanju rezultata", rekao je vodeći istraživač Kern.

Izvor: Društvo za osobnost i socijalnu psihologiju / EurekAlert