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Sind Stimmungen & Emotionen ‚Ansteckend‘ auf Facebook?

Are' Moods & Emotions 'Contagious' on Facebook?Einige news-outlets sind laute, die eine neue Studie, vor kurzem veröffentlicht zeigt Stimmungen sind „ansteckend“ auf sozialen online-Netzwerken wie Facebook. Nachplappern, den Ton und die talking points von der Pressemitteilung über die Studie, es scheint niemand die Mühe gemacht zu Lesen der eigentlichen Studie, bevor Sie Ihre Berichterstattung auf.

Jedoch, es nicht nehmen eine empirische Studie zu verstehen, dass unsere Stimmungen sich gegenseitig beeinflussen. Wenn Sie depressiv sind und Sie mit Ihrer Familie zu Leben, Ihre depressive Stimmung auf Ihre Familie. Wenn Sie manisch und hängen mit Ihren Freunden, die Chancen sind einige, die manische Energie wird abfärben auf Sie.

Wir würden erwarten, dass die gleiche Sache zu kommen online, würden wir nicht?

Die Studie wurde auf Daten von Menschen, die in die top 100 bevölkerungsreichsten Städte über 3 Jahren auf Facebook von Januar 2009 bis März 2012. Es ist unklar, deren Daten erhoben wurden, da die Forscher nicht sagen (was für eine seltsame Sache zu lassen, da man annehmen würde, deren Daten gesammelt werden, ist wichtig zu beachten).

Jedoch, da zwei der Autoren waren, arbeitet bei Facebook in der Zeit, können wir annehmen, dass Sie Sie gesammelt alle US-Nutzer von Daten von Menschen, die in den bevölkerungsreichsten Städten. Sie wussten, die Sie vereinbart, um die Forschung auf alles, was Sie hochladen zu Facebook, richtig?

Aber das primäre problem ist die Nutzung des Analyse-tool hat sich ein Favorit unter den Forschern die Analyse von online-text – das LIWC. Der Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) ist eine rudimentäre, ziemlich rohe automatisierten Analyse-tool für die Sprache. Das sind nicht meine Worte, das sind die Worte eines der LIWC Schöpfer (Tausczik & Pennebaker, 2010):

Trotz der Attraktivität der EDV-Sprache-Maßnahmen, Sie sind immer noch Recht feucht. Programme wie LIWC Kontext ignorieren, Ironie, Sarkasmus, Redewendungen. (Hervorhebung Hinzugefügt.)

Ähmm… sind das ziemlich große Dinge zu verlassen, die aus einer Analyse der Nuancen und Komplexität der sozialen, informellen Sprache, meinst du nicht? In der Tat, die LIWC – Genauigkeit wurde in Frage gestellt, von anderen Forschern in mindestens einer Analyse einer Reihe von tweets von Twitter (Gonzalez-Ibanez et al, 2011)1

Aber wir ignorieren die Tatsache, dass die aktuellen Forscher verwenden eine grobe Analyse-tool in der Regel ungeeignet für den Zweck, Sie verwenden es für.2

Betrachten wir ein hypothetisches Beispiel einer Facebook-status-update-Interaktion zu verstehen, warum einige der Annahmen, die die Forscher gemacht waren wohl nicht ideal:

Sie: ich habe einen schlechten Tag… nur wünschte, dieser Tag wäre schon am Ende!

Freund A: Oh wow, tut mir Leid, das zu hören. Einige Tage sind in der Tat saugen.

Freund B: Mist, das nervt.

Das LIWC würde-code dieser Austausch wie negativen, mit zwei negativen Antworten.

Aber auch die erste post, die wirklich alles tun, um Einfluss auf die Stimmung der beiden Befragten?

Wir wissen einfach nicht. Das LIWC können uns leider nicht sagen, weil es nicht wirklich verstehen sozialen Kontext. Allen, die es versteht, ist der Ansatz von negativen und positiven Worte.

Ist dies ein Effekt, der Tatsächlich von Bedeutung?

Selbst wenn wir sagen, der Effekt fanden die Forscher ist ein robustes ein, wie Sie behaupten (weil Sie kontrollierten für eine variable aus Hunderten – das Wetter), es scheint nicht sehr wichtig. Wie groß war dieser Effekt von einer Stimmung „ansteckungsgefahr?“

Wenn Sie post positiv auf Facebook, unter allen Ihren Hunderten von Freunden, dein post erzeugt eine zusätzliche 1.75 positive Beiträge. Das ist nicht fast 2 Beiträge pro Freund – das ist nur 2 posts unter all Ihren Freunden. Wenn alle Ihre Freunde post eine Summe von 50-100 status-updates pro Tag (nicht eine unzumutbare Menge, da die Durchschnittliche Anzahl der Freunde einer person auf Facebook ist 338), das ist wohl weniger als 4 Prozent ändern.

Wenn Sie post negativ auf Facebook, dein post erzeugt eine bloße 1.29 zusätzliche negative Beiträge – immer wieder, insgesamt, von all Ihren Freunden.3

Diese Effekte scheinen nicht allzu groß zu sein, wenn Sie jede Art von real-life-Kontext. Es ist wie die Suche nach der statistischen Signifikanz Ihrer Daten, aber nichts, das würde eine klinische (oder realen) Unterschied.

Was den Forschern gezeigt hat -, wenn Sie werfen die Einschränkungen des LIWC als Daten-Analyse – tool- ist, dass die gemeinsame Nutzung zeugt das teilen auf sozialen online-Netzwerken. Wenn Sie die Freigabe, die Sie wie popcorn, andere gehen zu erwähnen, dass Sie wie popcorn zu. Wenn Sie Ihre Katze ist die süßeste Sache, da Barnie, gut, Ihre Katze, Geliebte Freunde, wird in gleicher Weise reagiert.

Und wenn Sie teilen sich eine Stimmung auf Facebook, überraschung, überraschung, andere werden immer so etwas häufiger zu teilen ihrige. Das macht den Austausch einer „ansteckungsgefahr?“ Wahrscheinlich nicht.

CBS news release-basierten reporting: Emotionen verbreiten sich durch Facebook sind ansteckend, sagt Studie

Der Guardian regurgitation andere Nachrichten Geschichten auf das Thema: Facebook Überträgt Emotionen Ansteckend

Referenzen

Corviello, L. et al. (2014). Erkennung von Emotionalen Ansteckung, die in Massiven Sozialen Netzwerken. PLOS One.

Gonzalez-Ibanez, R. Muresan, S., & Wacholder, N. (2011). Identifizierung von Sarkasmus in Twitter: Ein Genauerer Blick. Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 581-586.

Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Die psychologische Bedeutung der Worte: LIWC-und EDV-text-Analyse-Methoden. Journal of Language and Social Psychology 29(1): 24-54.

Fußnoten:

  1. „Wir haben festgestellt, dass die automatische Klassifikation so gut sein können wie die menschliche Klassifizierung; aber die Genauigkeit ist immer noch gering. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Schwierigkeit der Sarkasmus Einstufung für Mensch und machine-learning-Verfahren.“ [↩]
  2. Die Forscher, die seine Verwendung zu rechtfertigen, indem Sie sagen, es ist „weit verbreitet“ für diese Art der text-Analyse. Es ist ein sonderbares Ding-zu Lesen in einer wissenschaftlichen Arbeit, nur weil etwas populär ist, macht es nicht, das richtige Werkzeug zu verwenden. [↩]
  3. Es scheint, dass viele mainstream-Medien berichten, dass diese Daten falsch, zu sagen, dass ein negativer post „verbreitet sich durch“ 1.29 Prozent von Freunden. [↩]

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