Sotsiaalmeedia innustab uusi psühholoogilisi teadmisi

Psühholoogilised uuringud pole kunagi olnud samad, kui sotsiaalmeedia avas suurandmete digitaalse maailma.

Hiljuti toimunud konverentsil arutasid teadlased uusi keeleanalüüsi meetodeid ja seda, kuidas sotsiaalmeediat saab kasutada isiksuse, vaimse ja füüsilise tervise ning kultuuridevaheliste erinevuste uurimiseks.

Sümpoosion viidi läbi Isiksuse ja Sotsiaalpsühholoogia Seltsi (SPSP) 16. aastakonverentsil.

Teadlased on uuringuküsimuste abil juba ammu mõõtnud inimeste mõtteid, tundeid ja isiksusi. Nüüd loob Twitteri ja Facebooki laialdane kasutamine andmeid, mis ühendavad sotsiaalteadused ja arvutiteadused.

Uued suuremahulised andmekogumid annavad uuringuid ja teadmisi, mida mõlema valdkonna teadlased ei oleks tõenäoliselt iseseisvalt välja töötanud, ütles Andy Schwartz Pennsylvania ülikoolist.

Uuringus, milles kasutati avatud sõnavara analüüsi, leiti silmatorkavaid variatsioone keeles koos isiksuse, soo ja vanusega. Teatud sõnad ja fraasid võivad anda uudseid ja üksikasjalikke teadmisi.

Näiteks kasutasid mehed oma „naise” või „tüdruksõbra” mainimisel omastavat sõna „minu” sagedamini kui naised sõna „minu” koos abikaasa või poiss-sõbraga.

See näide näitab, kuidas avatud sõnavara analüüs võib leida seoseid, mida pole oodatud ja mida muud analüüsimeetodid sageli ei haara.

"Andmepõhised tehnikad piirduvad enamasti seoste, mitte põhjusliku seose leidmisega ... Tulevased analüüsid liiguvad sõnadest kaugemale, et keelest vähemtähenduslikke tähendusi haarata," ütles Schwartz.

Teadlased on ka leidnud, et Facebookis kasutatavad sõnad on üllatavalt usaldusväärsed isiksuse näitajad.

Ajakirjas avaldatud uuringus Isikupära ja sotsiaalpsühholoogia ajakiri, teadlased kasutasid tõhusate suuremahuliste isiksushinnangute loomiseks Facebooki keele ennustavaid algoritme. Tunnuste automatiseeritud keelepõhised mudelid olid kooskõlas osalejate enda teatatud isiksuse mõõtmistega.

Juhtautor Gregory Park kinnitab keelepõhise mudeli usaldusväärsust: „Hindasime meetodit mitmel viisil. Automatiseeritud meetodite ennustused võimaldavad täpselt ennustada kasutajate isiksuse testides saadud hindeid.

"Need on kooskõlas kasutajate tegelike sõprade antud isiksuse hinnangutega ja muude isiksusega seotud tulemustega, näiteks sõprade arvuga või enda teada antud poliitiliste hoiakutega."

Teine ajakirjas avaldatud uuring Hinnanganalüüsis uuringus osalejate Facebooki staatusi, kasutades avatud keeleanalüüsi. Teadlased genereerisid sõnapilvi, mis illustreeris visuaalselt seda, kuidas Facebookis ilmnevad mitmed isiksuseomadused (ekstraversioon, meeldivus, kohusetundlikkus, emotsionaalne stabiilsus ja avatus).

Uuringust selgus, et teatud fraasid ennustavad konkreetseid isiksuseomadusi.

Näiteks kasutavad isikud, kes on iseteatatud isiksushinnangute põhjal kõrge neurootilisuse saavutanud, tõenäoliselt kasutama selliseid sõnu nagu kurbus, üksildus, hirm ja valu.

Teadlaste arvates võivad need andmed pakkuda uusi seoseid, mis ei pruugi ilmneda traditsioonilistes kirjalikes küsimustikes ja uuringutes.

Teist tärkavat uurimisvaldkonda, säutsude kasutamist, illustreerib hiljuti ajakirjas avaldatud uuring Psühholoogiline teadus. Selles uuringus võrdlesid teadlased säutse ja südamehaigusi maakonna tasandil. Uuringust selgus, et keeleanalüüsid võivad ennustada südamehaiguste riski sama hästi või paremini kui traditsioonilised epidemioloogilised riskifaktorid.

"Keel, mis on seotud viha, negatiivsete emotsioonide, vaenulikkuse ja kogukonnast eemaldumisega, oli seotud südamehaiguste sagenemisega," ütles juhtiv autor Johannes Eichstaedt. "Positiivseid emotsioone ja seotust väljendav keel oli seotud vähenenud riskiga."

Twitteri kasutajad ei pruugi olla südamehaiguste riskirühmad, vaid pigem võivad nad olla suurema südamehaiguste riskiga kogukondade kanaarilindudena.

Säutsud võivad näidata üldist negatiivsust, mida kogukond tunneb, ning näidata sotsiaalseid ja keskkonnaprobleeme, mis suurendavad südamehaiguste riski.

Uuringu tulemused näitavad, et Twitter on kogukonna tervise ja riskitegurite täpne ennustaja. Eichstaedt ja tema kolleegid analüüsivad nüüd Twitteris sõnu ja väljendeid, et jälgida depressiooni ja ärevust populatsioonide lõikes.

Sotsiaalmeedia võimaldab teadlastel uurida kultuuride sarnasusi ja erinevusi makrotasandil. Kultuuridevahelised uuringud nõuavad tavaliselt aeganõudvat kvalitatiivset analüüsi väikese arvu inimestega.

Melbourne'i ülikooli Margaret Kerni ja Pennsylvania ülikooli Maarten Sapi uuenduslik uurimus kasutab Twitterit, et uurida kultuuride erinevusi keelekasutuses.

Diferentsiaalkeele analüüsi abil uurisid teadlased Twitteri postitusi kaheksast riigist (Ameerika Ühendriigid, Kanada, Ühendkuningriik, Austraalia, India, Singapur, Mehhiko ja Hispaania) ja kahes keeles (inglise ja hispaania keeles).

Teadlased leidsid, et riikide vahel oli palju sarnasusi, emotikonid ja ikoonilised popartistid korreleerusid positiivsete emotsioonide ja needusõnadega ning agressioon korreleerus negatiivsete emotsioonidega. Oli ka erinevusi, mis viitavad emotsionaalse väljenduse kultuuripõhistele korrelatsioonidele.

„Meie jaoks on väljakutseks arusaamine sellest, kuidas tõlgendada kõiki nähtavaid erinevusi - kas see on tõesti erinevus või lihtsalt müra?

"Loodame tulevikus töötada otse nende kultuuride inimestega, et aidata meil tulemusi tõlgendada ja mõista," ütles juhtivteadur Kern.

Allikas: Isiksuse ja sotsiaalpsühholoogia selts / EurekAlert