Настроенията и емоциите ‘заразни ли са’ във Facebook?
Не е необходимо обаче емпирично проучване, за да се разбере, че нашите настроения си влияят един на друг. Ако сте депресирани и живеете със семейството си, депресивното ви настроение ще се отрази на семейството ви. Ако сте маниакални и се разхождате с приятелите си, има вероятност част от тази маниакална енергия да се разтрие върху тях.
Бихме очаквали същото нещо да се случи и онлайн, нали?
Изследването е проведено върху данни, събрани от хора, живеещи в топ 100 на най-населените градове в продължение на 3 години във Facebook от януари 2009 г. до март 2012 г. Не е ясно чии данни са събрани, тъй като изследователите не казват (което е странно нещо да напуснеш , тъй като човек би предположил, чии данни се събират, е важно да се отбележи).
Тъй като обаче двама от авторите по това време са работили във Facebook, можем да предположим, че са събрали всички американски потребители на данни за хора, живеещи в най-населените градове. Знаехте, че сте се съгласили да разрешите проучване на всичко, което качвате във Facebook, нали?
Но основният проблем е използването на инструмента за анализ, който се превърна в любим сред изследователите, анализиращи онлайн текст - LIWC. Броят на езиковите запитвания (LIWC) е елементарен, донякъде груб инструмент за автоматизиран анализ на езика. Това не са моите думи - това са думите на един от създателите на LIWC (Tausczik & Pennebaker, 2010):
Въпреки привлекателността на компютърните езикови мерки, те все още са доста груби. Програми
като LIWC игнорират контекста, иронията, сарказма и идиомите. (Акцент добавен.)
Мммм ... това са доста големи неща, които трябва да оставим извън анализ на нюансите и сложността на социалния, неформален език, не мислите ли? Всъщност степента на точност на LIWC е поставена под въпрос от други изследователи в поне един анализ на набор от туитове от Twitter (Gonzalez-Ibanez et al, 2011) 1
Но нека пренебрегнем факта, че настоящите изследователи използват инструмент за груб анализ, който обикновено не е подходящ за целта, за която го използват.
Нека да разгледаме хипотетичен пример за взаимодействие за актуализиране на статуса на Facebook, за да разберем защо някои от предположенията, направени от изследователите, вероятно не са идеални:
Вие: Имам лош ден ... просто пожелайте този ден да приключи вече!
Приятел A: О, леле, съжалявам да го чуя. Някои дни наистина са гадни.
Приятел Б: Ужасно, това е гадно.
LIWC ще кодира този обмен като отрицателен, с два отрицателни отговора.
Но дали всъщност първата публикация е направила нещо, за да повлияе на настроението на двамата респонденти?
Ние просто не знаем. LIWC не може да ни каже, защото всъщност не разбира социалния контекст. Всичко, което разбира, е елементарните отрицателни и положителни думи.
Това ефект ли е всъщност от значение?
Дори да кажем, че ефектът, който изследователите са открили, е силен, както твърдят (тъй като те контролират една променлива от стотици - времето), той не изглежда много важен. Колко голям е бил този ефект от настроението „зараза?“
Ако публикувате положително във Facebook, сред всичките си стотици приятели, публикацията ви ще генерира допълнителни 1,75 положителни публикации. Това не са почти 2 публикации на приятел - това са само 2 публикации сред всички ваши приятели. Ако всички ваши приятели публикуват общо 50-100 актуализации на състоянието на ден (не е неразумно количество, тъй като средният брой приятели, които човек има във Facebook, е 338), това вероятно е по-малко от 4% промяна.
Ако публикувате отрицателно във Facebook, вашата публикация ще генерира само 1,29 допълнителни отрицателни публикации - отново, общо, от всичко вашите приятели.3
Тези ефекти не изглеждат толкова големи, когато се поставят в някакъв контекст от реалния живот. Това е като да намерите статистическа значимост във вашите данни, но нищо, което би имало клинична (или реална) разлика.
Това, което изследователите може да са показали - ако премахнете ограниченията на LIWC като инструмент за анализ на данни - е, че споделянето поражда споделяне в онлайн социалните мрежи. Ако споделяте, че харесвате пуканки, други ще чуят, че и те харесват пуканки. Ако споделяте, че котката ви е най-сладкото нещо от времето на Барни, добре, приятелите на любителите на котките ще ви отговорят в натура.
И ако споделите настроение във Facebook, изненада, изненада, другите ще имат малко по-голяма вероятност да споделят и тяхното. Това превръща ли споделянето в „зараза?“ Не е вероятно.
Съобщението, основано на съобщението на CBS: Емоциите, разпространявани чрез Facebook, са заразни, се казва в изследването
Регургирането на Guardian на други новини по темата: Facebook пренася заразни емоции
Препратки
Corviello, L. et al. (2014). Откриване на емоционална зараза в масивни социални мрежи. PLOS One.
Gonzalez-Ibanez, R. Muresan, S., & Wacholder, N. (2011). Идентифициране на сарказма в Twitter: По-близък поглед.
Сборник от 49-та годишна среща на Асоциацията за компютърна лингвистика, 581-586.
Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Психологическото значение на думите: LIWC и методи за компютъризиран текст. Списание за език и социална психология 29 (1): 24–54.
Бележки под линия:
- „Открихме, че автоматичната класификация може да бъде толкова добра, колкото и човешката класификация; точността обаче все още е ниска. Нашите резултати показват трудността на класификацията на сарказма както за хората, така и за методите на машинно обучение. " [↩]
- Изследователите обосновават използването му с това, че е „широко използван“ за този вид анализ на текста. Странно е да се чете в научна статия, само защото нещо популярно не го прави правилния инструмент за използване. [↩]
- Изглежда, че много масови медии отчитат тези данни неправилно, като казват, че отрицателна публикация се „разпространява” в 1,29% от приятелите на един човек. [↩]
