Социальные сети как новая среда для междисциплинарных исследований поведения человека
DOI:
https://doi.org/10.21638/11701/spbu16.2017.301Аннотация
Статья содержит описание нового междисциплинарного подхода к сбору индивидуальных психологических, поведенческих и языковых данных в социальных сетях. В описываемой методологии личные данные пользователей социальных сетей (так называемые «цифровые следы», “digital footprints”) собираются с помощью специальных программ и онлайн-приложений. Как правило, участники также заполняют психологические опросники, встроенные в такие приложения. Психологические переменные могут сопоставляться с указанной доступной информацией о поведении пользователей в социальной сети. Все эти данные, получаемые на многотысячных выборках, могут не только анализироваться с помощью классических статистических методов, но и использоваться для построения предсказательных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения. Таким образом, психологические переменные (например, личностные особенности, уровень субъективного благополучия и др.) и социально-демографические характеристики могут предсказываться только на основе открытых данных пользователей социальных сетей — текстов, подписок на сообщества и т.п., что является совершенно новым способом получения информации о респондентах. В таких исследованиях, как правило, участвуют психологи, веб-программисты, а также специалисты по компьютерной лингвистике, анализу данных и машинному обучению. Обсуждаются преимущества и ограничения этой методологии, описаны конкретные подходы к сбору и обработке данных. Представлены некоторые результаты работы пионеров этого направления исследований — участников британского (“Mypersonality.org”) и американского (“World Well-Being Project”) проектов, наиболее масштабно использующих рассматриваемый подход.
Ключевые слова:
социальные сети, Фейсбук, интернет-исследования, сбор данных, цифровые следы, личностные особенности, предсказательные модели, компьютерная лингвистика, междисциплинарный подход
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
Литература
Miniwatts Marketing Group. World Internet usage and population statistics: June, 30 2017 // Internet World Stats. 2017. URL: http://www.internetworldstats.com/stats.htm (дата обращения: 01.08.2017).
Mander J., McGrath F. GWI Social Summary Q1 2017 // GlobalWebIndex. 2017. URL: https://www. globalwebindex.net (дата обращения: 10.08.2017).
Facebook Inc. Company Info // Facebook Newsroom. URL: https://newsroom.fb.com/companyinfo/ (дата обращения: 10.08.2017).
Statista Inc. Facebook users worldwide 2008–2017. 2017. URL: https://www.statista.com/statistics/ 264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/ (дата обращения: 10.08.2017).
ВКонтакте. О компании. URL: https://vk.com/about (дата обращения: 12.08.2017).
Интерфакс-Украина. «Одноклассники» в 2016 году увеличили количество пользователей на 10%. 2017. URL: http://interfax.com.ua/news/economic/396363.html (дата обращения: 05.08.2017).
DMR. 5 amazing Qzone stats and facts (February 2017). URL: http://expandedramblings.com/ index.php/business-directory/19888/qzone/ (дата обращения: 10.08.2017).
DRM. 61 amazing Weibo statistics and facts (March 2017). URL: http://expandedramblings.com/ index.php/weibo-user-statistics/ (дата обращения: 10.08.2017).
Statista Inc. Instagram: number of monthly active users 2013–2017. 2017. URL: https://www.statista. com/statistics/253577/number-of-monthly-active-instagram-users/ (дата обращения: 10.08.2017).
Statista Inc. Twitter: number of monthly active users 2010–2017. 2017. URL: https://www.statista. com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/ (дата обращения: 10.08.2017).
Mander J. Daily time spent on social networks rises to over 2 hours // GlobalWebIndex. 2017. URL: http://blog.globalwebindex.net/chart-of-the-day/daily-time-spent-on-social-networks/ (дата обращения: 12.08.2017).
Исследовательский холдинг Ромир. Социально-сетевая жизнь. 2015. URL: http://romir.ru/ studies/670_1432155600/ (дата обращения: 21.08.2017).
Bogolyubova O., Tikhonov R., Ivanov V., Panicheva P., Ledovaya Y. Violence exposure, posttraumatic stress, and subjective well-being in a sample of Russian adults // Journal of Interpersonal Violence. 2017. URL: https://doi.org/10.1177/0886260517698279 (дата обращения: 21.08.2017).
Panicheva P., Ledovaya Y., Bogolyubova O. Lexical, Morphological and semantic correlates of the Dark Triad personality traits in Russian Facebook texts // Conference Paper. AINL FRUCT 2016. SaintPetersburg, Russia. 2016. URL: http://ainlconf.ru/2016/materials (дата обращения: 21.08.2017).
Gosling S.D., Mason W. Internet Research in Psychology // Annual Review of Psychology. 2015. Vol. 66. P. 877–902.
Dunbar R.I.M., Arnaboldi V., Conti M., Passarella A. The structure of online social networks mirrors those in the offline world // Social Networks. 2015. Vol. 43. P. 39–47.
Tifentale A., Manovich L. Selfiecity: Exploring Photography and Self-Fashioning in Social Media // Postdigital Aesthetics. London: Palgrave Macmillan UK, 2015. P. 109–122.
Gonzales A.L., Hancock J.T. Mirror, Mirror on my facebook wall: effects of exposure to Facebook on self-esteem // Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2011. Vol. 14, N 1–2. P. 79–83.
Kim J., Lee J.-E.R. The Facebook Paths to Happiness: Effects of the Number of Facebook Friends and Self-Presentation on Subjective Well-Being // Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2011. Vol. 14, N 6. P. 359–364.
Kross E. et al. Facebook Use Predicts Declines in Subjective Well-Being in Young Adults // PLoS One. 2013. Vol. 8, N 8. P. e69841.
Ryan T., Chester A, Reece J., Xenos S. The uses and abuses of Facebook: A review of Facebook addiction // Journal of Behavioral Addictions. 2014. Vol. 3, N 3. P. 133–148.
Butakov N., Petrov M., Radice A. Multitenant Approach to Crawling of Online Social Networks // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 101. P. 115–124.
Ледовая Я.А., Тихонов Р.В., Боголюбова О.Н., Казенная Е.В., Сорокина Ю.Л. Отчуждение моральной ответственности: психологический конструкт и методы его измерения // Вестник С.-Петерб. ун-та. Серия 16. Психология и педагогика. 2016. Т. 16, № 4. С. 23–39.
Kosinski M. et al. Facebook as a research tool for the social sciences: opportunities, challenges, ethical considerations, and practical guidelines // Am Psychology. 2015. Vol. 70, N 6. P. 543–556.
Kern M.L. et al. Gaining insights from social media language: Methodologies and challenges // Psychology Methods. 2016. Vol. 21, N 4. P. 507–525.
Inkster B., Stillwell D., Kosinski M., Jones P. A decade into Facebook: where is psychiatry in the digital age? // The Lancet Psychiatry. 2016. Vol. 3, N 11. P. 1087–1090.
Azar B. Are your findings “WEIRD”? // Monitor on Psychology. 2010. Vol. 41, N 5. P. 11.
Gosling S.D., Sandy C.J., John O.P., Potter J. Wired but not WEIRD: The promise of the Internet in reaching more diverse samples // Behavioral and Brain Sciences. 2010. Vol. 33, N 2–3. P. 94–95.
Batterham P.J. Recruitment of mental health survey participants using Internet advertising: content, characteristics and cost effectiveness // International journal of methods in psychiatric research. 2014. Vol. 23, N 2. P. 184–191.
Richiardi L., Pivetta E., Merletti F. Recruiting Study Participants Through Facebook // Epidemiology. 2012. Vol. 23, N 1. P. 175.
Schwartz H.A., Ungar L.H. Data-Driven Content Analysis of Social Media // The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science. 2015. Vol. 659, N 1. P. 78–94.
Panicheva P., Mirzagitova A., Ledovaya Y. Semantic Feature Aggregation for Gender Identification in Russian Facebook // Proceedings of the AINL. 2017. (In press).
Moskvichev A., Menshov S., Dubova M., Filchenkov A. Using Linguistic Activity In Social Networks To Predict and Interpret Dark Psychological Traits // Proceedings of the AINL. 2017. (In press)
Casler K., Bickel L., Hackett E. Separate but equal? A comparison of participants and data gathered via Amazon’s MTurk, social media, and face-to-face behavioral testing // Computers in Human Behavior. 2013. Vol. 29, N 6. P. 2156–2160.
Ramsey S.R., Thompson K.L., McKenzie M., Rosenbaum A. Psychological research in the internet age: The quality of web-based data // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 58. P. 354–360.
Одайник А.С., Четвериков А.А. Проведение экспериментальных психологических исследований в сети Интернет // Психология XXI века: Мат-лы Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых «Психология XXI века». 21–23 апреля 2011 г., Санкт-Петербург / под ред. О.Ю.Щелковой. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2011. С. 85–87.
British Psychological Society. Ethics Guidelines for Internet-mediated Research. 2017. URL: http:// www.bps.org.uk/publications/policy-and-guidelines/research-guidelines-policy-documents/researchguidelines-poli (дата обращения: 20.07.2017).
Боголюбова О.Н., Ледовая. Я.А., Чурилова А.Г. Репрезентации психологического дистресса в сети «Инстаграм» // Ананьевские чтения — 2016. Психология: вчера, сегодня, завтра: Мат-лы междунар. науч. конф. 25–29 октября 2016 г.: В 2 т. / под ред. А.В.Шаболас и др. СПб.: Айсинг, 2016. Т. 2. C. 125–126.
Padrez K.A. et al. Linking social media and medical record data: a study of adults presenting to an academic, urban emergency department // BMJ quality & safety. 2016. Vol. 25, N 6. P. 414–423.
Penn Positive Psychology Center. World well-being project. URL: http://wwbp.org/about.html (дата обращения: 22.08.2017).
John Templeton Foundation. Grant Database. 2017. URL: https://www.templeton.org/grants/grantdatabase (дата обращения: 22.08.2017).
Gnip Inc. Enterprise access to Twitter data. URL: https://gnip.com/sources/twitter/ (дата обращения: 22.08.2017).
Preotiuc-Pietro D., Carpenter J., Giorgi S., Ungar L. Studying the Dark Triad of personality through Twitter behavior // Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management — CIKM ’16. New York. New York: ACM Press, 2016. P. 761–770.
Park G. et al. Women are Warmer but No Less Assertive than Men: Gender and Language on Facebook // PLOS ONE. 2016. Vol. 11, N 5. P. e0155885.
Diener E., Emmons R.A., Larsen R.J., Griffin S. The Satisfaction With Life Scale // Journal of Personality Assessment. 1985. Vol. 49, N 1. P. 71–75.
Schwartz H.A. et al. Predicting individual well-being through the language of social media // Biocomputing 2016: Proceedings of the Pacific Symposium. 2016. P. 516–527.
Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 2013. Vol. 110, N 15. P. 5802– 5805.
References
Miniwatts Marketing Group. World Internet usage and population statistics: June, 30 2017. Internet World Stats. 2017. Available at: http://www.internetworldstats.com/stats.htm (accessed: 01.08.2017).
Mander J., McGrath F. GWI Social Summary Q1 2017. GlobalWebIndex. 2017. Available at: https:// www.globalwebindex.net (accessed: 10.08.2017).
Facebook Inc. Company Info. Facebook Newsroom. Available at: https://newsroom.fb.com/companyinfo/ (accessed: 10.08.2017).
Statista Inc. Facebook users worldwide 2008–2017. 2017. Available at: https://www.statista.com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/ (accessed: 10.08.2017).
VKontakte. O kompanii [VK.com: About us]. Available at: https://vk.com/about (accessed: 12.08.2017). (In Russian)
Interfaks-Ukraina. “Odnoklassniki” v 2016 godu uvelichili kolichestvo pol’zovatelei na 10% [ “Odnoklassniki” increased in 2016 the number of users by 10%]. 2017. Available at: http://interfax.com.ua/news/ economic/396363.html (accessed: 05.08.2017). (In Russian)
DMR. 5 amazing Qzone stats and facts (February 2017) . Available at: http://expandedramblings. com/index.php/business-directory/19888/qzone/ (accessed: 10.08.2017).
DRM. 61 amazing Weibo statistics and facts (March 2017) . Available at: http://expandedramblings. com/index.php/weibo-user-statistics/ (accessed: 10.08.2017).
Statista Inc. Instagram: number of monthly active users 2013–2017. 2017. Available at: https://www. statista.com/statistics/253577/number-of-monthly-active-instagram-users/ (accessed: 10.08.2017).
Statista Inc. Twitter: number of monthly active users 2010–2017. 2017. Available at: https://www. statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/ (accessed: 10.08.2017).
Mander J. Daily time spent on social networks rises to over 2 hours. GlobalWebIndex. 2017. Available at: http://blog.globalwebindex.net/chart-of-the-day/daily-time-spent-on-social-networks/ (accessed: 12.08.2017).
Research holding Romir. Sotsial’no-setevaya zhizn’ [Life in social networks]. 2015. Available at: http:// romir.ru/studies/670_1432155600/ (accessed: 21.08.2017). (In Russian)
Bogolyubova O., Tikhonov R., Ivanov V., Panicheva P., Ledovaya Y. Violence exposure, posttraumatic stress, and subjective well-being in a sample of Russian adults. Journal of Interpersonal Violence, 2017. Available at: https://doi.org/10.1177/0886260517698279 (accessed: 21.08.2017).
Panicheva P., Ledovaya Y., Bogolyubova O.Lexical, Morphological and semantic correlates of the Dark Triad personality traits in Russian Facebook texts. Conference Paper. AINL FRUCT 2016. Saint-Petersburg, Russia. 2016. Available at: http://ainlconf.ru/2016/materials (accessed: 21.08.2017).
Gosling S.D., Mason W. Internet Research in Psychology. Annual Review of Psychology, 2015, vol. 66, pp. 877–902.
Dunbar R.I.M., Arnaboldi V., Conti M., Passarella A. The structure of online social networks mirrors those in the offline world. Social Networks, 2015, vol. 43. pp. 39–47.
Tifentale A., Manovich L. Selfiecity: Exploring Photography and Self-Fashioning in Social Media. Postdigital Aesthetics. London, Palgrave Macmillan UK, 2015, pp. 109–122.
Gonzales A.L., Hancock J.T. Mirror, Mirror on my facebook wall: effects of exposure to Facebook on self-esteem. Cyberpsychol Behav Soc Netw. , 2011, vol. 14, no. 1–2, pp. 79–83.
Kim J., Lee J.-E.R. The Facebook Paths to Happiness: Effects of the Number of Facebook Friends and Self-Presentation on Subjective Well-Being. Cyberpsychol Behav Soc Netw. , 2011, vol.14, no. 6, pp. 359–364.
Kross E. et al. Facebook Use Predicts Declines in Subjective Well-Being in Young Adults. PLoS One, 2013, vol. 8, no. 8, p. e69841.
Ryan T., Chester A., Reece J., Xenos S.The uses and abuses of Facebook: A review of Facebook addiction. Journal of Behavioral Addictions, 2014, vol. 3, no. 3, pp. 133–148.
Butakov N., Petrov M., Radice A. Multitenant Approach to Crawling of Online Social Networks. Procedia Computer Science, 2016, vol. 101, pp. 115–124.
Ledovaya Y.A. et al. Otchuzhdenie moral’noi otvetstvennosti: psikhologicheskii konstrukt i metody ego izmereniya [Moral disengagement: the psychological construct and its measurement]. Vestnik of St. Petersburg University. Series 16, 2016, vol. 16, no. 4, pp. 23–39.
Kosinski M. et al. Facebook as a research tool for the social sciences: opportunities, challenges, ethical considerations, and practical guidelines. Am Psychology, 2015, vol. 70, no. 6, pp. 543–556.
Kern M.L. et al. Gaining insights from social media language: Methodologies and challenges. Psychology Methods, 2016, vol. 21, no. 4, pp. 507–525.
Inkster B., Stillwell D., Kosinski M., Jones P.A decade into Facebook: where is psychiatry in the digital age? The Lancet Psychiatry, 2016, vol. 3, no. 11, pp. 1087–1090.
Azar B. Are your findings “WEIRD”? Monitor on Psychology, 2010, vol. 41, no. 5, p. 11.
Gosling S.D., Sandy C.J., John O.P., Potter J.Wired but not WEIRD: The promise of the Internet in reaching more diverse samples. Behavioral and Brain Sciences, 2010, vol. 33, no. 2–3, pp. 94–95.
Batterham P.J.Recruitment of mental health survey participants using Internet advertising: content, characteristics and cost effectiveness. International journal of methods in psychiatric research, 2014, vol. 23, no. 2, pp. 184–191.
Richiardi L., Pivetta E., Merletti F.Recruiting Study Participants Through Facebook. Epidemiology, 2012, vol. 23, no. 1, p. 175.
Schwartz H.A., Ungar L.H. Data-Driven Content Analysis of Social Media. The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 2015, vol. 659, no. 1, pp. 78–94.
Panicheva P., Mirzagitova A., Ledovaya Y. Semantic Feature Aggregation for Gender Identification in Russian Facebook. Proceedings of the AINL 2017. (In press).
Moskvichev A., Menshov S., Dubova M., Filchenkov A. Using Linguistic Activity In Social Networks To Predict and Interpret Dark Psychological Traits. Proceedings of the AINL 2017. (In press).
Casler K., Bickel L., Hackett E. Separate but equal? A comparison of participants and data gathered via Amazon’s MTurk, social media, and face-to-face behavioral testing. Computers in Human Behavior, 2013, vol. 29, no. 6, pp. 2156–2160.
Ramsey S.R., Thompson K.L., McKenzie M., Rosenbaum A.Psychological research in the internet age: The quality of web-based data. Computers in Human Behavior, 2016, vol. 58, pp. 354–360.
Odainik A. S., Chetverikov A.A.Provedenie eksperimental’nykh psikhologicheskikh issledovanii v seti internet [Conducting experimental psychological research in the internet]. Psikhologiya XXI veka: Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii molodykh uchenykh [Psychology of XXI century: Proceedings of international scientific-practical conference of young researchers]. Ed. by O.Y. Shchelkova. St. Petersburg, St. Petersburg University Press, 2011, pp. 85–87. (In Russian)
British Psychological Society. Ethics Guidelines for Internet-mediated Research. 2017. Available at: http://www.bps.org.uk/publications/policy-and-guidelines/research-guidelines-policy-documents/research-guidelines-poli (accessed: 20.07.2017).
Bogolyubova O.N., Ledovaya. Y.A., Churilova A.G.Reprezentatsii psikhologicheskogo distressa v seti “Instagram” [Representations of psychological distress in Instagram]. Anan’evskie chteniya — 2016: Psikhologiya: vchera, segodnya, zavtra: materialy mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii [Ananyev readings — 2016: Psychology of yesterday, today, tomorrow: Proceedings of the international scientific conference]. Eds Shabolas A.V. et al. St. Petersburg, Aising Publ., 2016, vol. 2, pp. 125–126. (In Russian)
Padrez K.A. et al. Linking social media and medical record data: a study of adults presenting to an academic, urban emergency department. BMJ quality & safety, 2016, vol. 25, no. 6, pp. 414–423.
Penn Positive Psychology Center. World well-being project. Available at: http://wwbp.org/about.html (accessed: 22.08.2017).
John Templeton Foundation. Grant Database. 2017. Available at: https://www.templeton.org/grants/ grant-database (accessed: 22.08.2017).
Gnip Inc. Enterprise access to Twitter data. Available at: https://gnip.com/sources/twitter/ (accessed: 22.08.2017).
Preotiuc-Pietro D., Carpenter J., Giorgi S., Ungar L. Studying the Dark Triad of personality through Twitter behavior. Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management — CIKM ’16 , New York. New York, ACM Press, 2016, pp. 761–770.
Park G. et al. Women are Warmer but No Less Assertive than Men: Gender and Language on Facebook. PLOS ONE, 2016, vol. 11, no. 5, p. e0155885.
Diener E., Emmons R.A., Larsen R.J., Griffin S.The Satisfaction With Life Scale. Journal of Personality Assessment, 1985, vol. 49, no. 1. pp. 71–75.
Schwartz H.A. et al. Predicting individual well-being through the language of social media. Biocomputing 2016: Proceedings of the Pacific Symposium, 2016, pp. 516–527.
Kosinski M., Stillwell D., Graepel T.Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) , 2013, vol. 110, no. 15, pp. 5802–5805.
Загрузки
Опубликован
27.10.2017
Как цитировать
Ледовая, Я. А., Тихонов, Р. В., & Боголюбова, О. Н. (2017). Социальные сети как новая среда для междисциплинарных исследований поведения человека. Вестник Санкт-Петербургского университета. Психология, 7(3), 193–210. https://doi.org/10.21638/11701/spbu16.2017.301
Выпуск
Раздел
Общая психология, психология личности, история психологии
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Психология» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
