Stările și emoțiile sunt „contagioase” pe Facebook?
Cu toate acestea, nu este nevoie de un studiu empiric pentru a înțelege că dispozițiile noastre se influențează reciproc. Dacă ești deprimat și locuiești cu familia, starea ta deprimată îți va afecta familia. Dacă ești maniacal și stai cu prietenii tăi, este posibil ca o parte din energia maniacă să le frece.
Ne-am aștepta ca același lucru să aibă loc online, nu-i așa?
Studiul a fost realizat pe datele colectate de la persoanele care locuiesc în primele 100 de orașe cele mai populate de peste 3 ani pe Facebook din ianuarie 2009 până în martie 2012. Nu este clar ale cui au fost colectate datele, deoarece cercetătorii nu spun (ceea ce este un lucru ciudat de părăsit) afară, deoarece cineva ar presupune ale cărui date au fost colectate este important de menționat).
Cu toate acestea, din moment ce doi dintre autori lucrau la Facebook în acel moment, putem presupune că au colectat toți utilizatorii americani de date ale persoanelor care locuiesc în cele mai populate orașe. Știați că ați fost de acord să permiteți cercetarea a tot ceea ce încărcați pe Facebook, nu?
Dar problema principală este utilizarea instrumentului de analiză care a devenit un favorit printre cercetătorii care analizează textul online - LIWC. Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) este un instrument rudimentar, oarecum brut, de analiză automată pentru limbă. Acestea nu sunt cuvintele mele - acestea sunt cuvintele unuia dintre creatorii LIWC (Tausczik & Pennebaker, 2010):
În ciuda recursului măsurilor lingvistice computerizate, acestea sunt încă destul de grosolane. Programe
precum LIWC ignoră contextul, ironia, sarcasmul și expresiile. (Subliniere adăugată.)
Ummm ... acestea sunt lucruri destul de mari de lăsat deoparte dintr-o analiză a nuanțelor și complexității limbajului social, informal, nu crezi? De fapt, rata de precizie a LIWC a fost pusă sub semnul întrebării de către alți cercetători în cel puțin o analiză a unui set de tweets de pe Twitter (Gonzalez-Ibanez și colab., 2011) 1
Dar să ignorăm faptul că cercetătorii actuali folosesc un instrument de analiză brută, în general neadecvat în scopul pentru care îl utilizează.
Să vedem un exemplu ipotetic de interacțiune cu actualizarea stării Facebook pentru a înțelege de ce unele dintre ipotezele făcute de cercetători probabil că nu sunt ideale:
Tu: Am o zi proastă ... doar să îmi doresc ca această zi să se încheie deja!
Prietenul A: Oh, wow, îmi pare rău să aud asta. Unele zile chiar suge.
Prietenul B: Bummer, asta e de rahat.
LIWC ar codifica acest schimb ca fiind negativ, cu două răspunsuri negative.
Dar prima postare a făcut de fapt ceva pentru a afecta starea de spirit a celor doi respondenți?
Pur și simplu nu știm. LIWC nu ne poate spune, deoarece nu înțelege cu adevărat contextul social. Tot ce înțelege este rudimentarul cuvintelor negative și pozitive.
Este acesta un efect care contează de fapt?
Chiar dacă spunem că efectul pe care cercetătorii l-au găsit este unul robust, așa cum susțin ei (pentru că au controlat pentru o variabilă din sute - vremea), nu pare a fi unul foarte important. Cât de mare a fost acest efect al „contagiunii stării de spirit?”
Dacă postezi pozitiv pe Facebook, printre toate sutele tale de prieteni, postarea ta va genera încă 1,75 postări pozitive. Nu sunt aproape 2 postări pe prieten - sunt doar 2 postări printre toți prietenii tăi. Dacă toți prietenii tăi postează un număr total de 50-100 de actualizări de stare pe zi (nu o sumă nerezonabilă, deoarece numărul mediu de prieteni pe care o persoană îi are pe Facebook este de 338), probabil că este mai puțin de o schimbare de 4%.
Dacă postezi negativ pe Facebook, postarea ta va genera doar 1,29 postări negative suplimentare - din nou, total, din toate prietenii tăi.3
Aceste efecte nu par atât de mari atunci când sunt introduse în orice fel de context real. Este ca și cum ai găsi semnificație statistică în datele tale, dar nimic care nu ar face o diferență clinică (sau din lumea reală).
Ceea ce ar fi putut arăta cercetătorii - dacă aruncați limitele LIWC ca instrument de analiză a datelor - este că partajarea generează partajarea pe rețelele sociale online. Dacă îți împărtășești că îți plac floricelele, alții vor chema în sensul că le plac și floricelele. Dacă împărtășești pisica ta este cel mai drăguț lucru de la Barnie, ei bine, prietenii tăi iubitori de pisici vor răspunde în natură.
Și dacă împărtășești o stare de spirit pe Facebook, surpriză, surpriză, alții vor fi tot mai ușor să le împărtășească și pe ai lor. Acest lucru face ca împărtășirea să fie o „contagiune?” Probabil nu.
Raportarea CBS bazată pe comunicatul de presă: Emoțiile răspândite prin Facebook sunt contagioase, se arată în studiu
Regurgitarea de către The Guardian a altor știri pe tema: Facebook transferă emoții contagioase
Referințe
Corviello, L. și colab. (2014). Detectarea contagiunii emoționale în rețelele sociale masive. Plus unu.
Gonzalez-Ibanez, R. Muresan, S. și Wacholder, N. (2011). Identificarea sarcasmului pe Twitter: o privire mai atentă.
Lucrările celei de-a 49-a reuniuni anuale a Asociației pentru Lingvistică Computațională, 581-586.
Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Sensul psihologic al cuvintelor: LIWC și metode computerizate de analiză a textului. Journal of Language and Social Psychology 29 (1): 24-54.
Note de subsol:
- „Am constatat că clasificarea automată poate fi la fel de bună ca și clasificarea umană; cu toate acestea, precizia este încă scăzută. Rezultatele noastre demonstrează dificultatea clasificării sarcasmului atât pentru oameni, cât și pentru metodele de învățare automată. ” [↩]
- Cercetătorii își justifică utilizarea spunând că este „utilizat pe scară largă” pentru acest tip de analiză a textului. Este un lucru ciudat de citit într-o lucrare științifică, doar pentru că ceva popular nu îl face instrumentul potrivit de utilizat. [↩]
- Se pare că multe mijloace media principale raportează aceste date incorect, spunând că o postare negativă „răspândește” 1,29 la sută din prietenii cuiva. [↩]
