СОЦИАЛЬНЫЕ МЕДИА КАК ИНСТРУМЕНТ ОЦЕНКИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ И ФИЗИЧЕСКОГО ЗДОРОВЬЯ: ПРОЕКТ «WORLD WELL-BEING PROJECT»

Современные реалии таковы, что мы воспринимаем информационные технологии как неотъемлемый атрибут нашей жизни, позволяющий коммуницировать не только в реальном, но и в виртуальном пространстве, независимо от местоположения субъектов общения, их возраста, гендера, социального статуса, в любое время суток, посредством мобильных устройств, имеющих доступ к сети Интернет. Сегодня хотелось бы рассказать, как социальные сети смогли стать инструментом для изучения личностных качеств и психологического фона личности.

Представителям социальных наук стало невозможно игнорировать тот факт, что в наше время цифровая технология играет все более значимую роль в повседневной жизни, влияя на все аспекты общества. И пока одни учёные исследуют положительные и отрицательные последствия новых возможностей общения и получения информации, при этом нередко утверждая, что социальные сети приводят к негативным последствиям для психического здоровья; другие учёные решают использовать социальные сети как инструмент сбора индивидуальных данных о поведении личности.

Эти данные получили название «digital footprints» — «цифровые отпечатки» — следы, которые оставляют пользователи в естественных условиях своего медиапространства. Это те условия, которые стали для многих привычными и удобными, а значит, поведение в них стало менее контролируемым.

Также возникли разнообразные автоматизированные формы для их масштабного сбора — это могут быть программы-краулеры (их название произошло от английского слова «crawling» — ползание, они последовательно собирают открытые данные из любых источников в Интернете, в том числе из социальных сетей) или специальные программы-приложения, подключающиеся через программный интерфейс социальной сети (так называемый API — Application Programming Interface) и работающие внутри ее интерфейса, например как автоматические опросники развлекательного характера, возвращающие пользователям обратную связь по результатам тестирования.

На сегодняшний день в мире существует лишь один крупный научный проект, в котором учёные используют возможности сбора информации в социальных сетях для оценки психологического благополучия и физического здоровья с опорой на «цифровые отпечатки».

Это проект Центра позитивной психологии Университета Пенсильвании «World Well-Being Project». Он работает на программе, которая позволяет различным людям участвовать в заполнении любого количества из примерно двух десятков распространенных психологических опросников, возвращавших им обратную связь с результатами. Кроме того, с согласия этих пользователей программа загружала демографическую информацию из их профиля и публично доступные тексты их статусов из социальной сети, а также «лайки» страниц.

Основные результаты проекта связаны с тем, какие языковые проявления (слова, эмоциональная валентность) свойственны людям с различными психологическими чертами или демографическими характеристиками. Найдя сначала связь между психологическими, демографическими и языковыми данными, а также особенностями поведения в социальной сети (фотографиями профиля, степенью активности и т. д.), исследователи затем строят предсказательные модели.

На основе данного подхода стало возможно по смысловым характеристикам публикуемых в социальных сетях постов и фотографий профиля пользователя предсказать нарциссизм и психопатию: по полученным данным, люди с более высоким нарциссизмом публикуют позитивную информацию, а на фотографии профиля, скорее всего, изображены они сами, причем улыбаясь, в то время как люди с более высоким уровнем психопатии используют в текстах широкий спектр негативных эмоций, связанных с сообщениями о разных видах насилия.

На основании анализа текстов статусов исследователи этого проекта смогли, в частности, описать отличия «женского» языка от «мужского» по нескольким параметрам: женщины (если судить по полу, приписанному самими пользователями в аккаунтах) чаще пишут о семье, друзьях и различных событиях социальной жизни, а мужчины в текстах ругаются, выражают гнев, участвуют в дискуссиях о политике, спорте, музыке и видеоиграх и реже рассуждают о людях.

Также благодаря проекту стало возможно исследование, в ходе которого было выяснено, что такие показатели, такие как кластеры слов и «лайки» публичных страниц, полученные силами специалистов по компьютерной лингвистике и анализу данных, могут дать психологам немало новых идей о том, как в реальной жизни, в собственной речи или через призму стабильного интереса к социально-сетевым сообществам люди переживают, осмысляют и «озвучивают» собственные психологические черты и проблемы.

Необходимо отметить, что у рассматриваемого подхода есть не только научные перспективы использования в виде создания теоретических моделей личностных черт поведенческих данных, но и возможные варианты практического применения: например, пользователям, в чьих текстах при сканировании программами-краулерами будут обнаруживаться слова или темы, эмоциональные валентности, которые связаны с потенциальным снижением уровня психологического благополучия и угрозой депрессии, суицидальными наклонностями и т. п., можно автоматически (при договоренности с администрацией социальной сети) предъявлять в ленте новостей рекламу служб психологической помощи или объявления, поддерживающие их и разъясняющие природу их плохого самочувствия.

Результаты, собранные таким методом, сохраняют положительные стороны привычных офлайн-исследований, но также имеют свои ограничения.

Одно из них ¾ невозможность контролировать обстановку, в которой происходит заполнение опроса, а также степень вовлеченности и внимательности респондента. Вполне возможно, что в момент заполнения опроса кто-то шумит или подсказывает «правильные» варианты ответов, создавая не самую комфортную атмосферу для заполнения психометрических тестов и опросников.

Также достаточно часто пользователи намеренно искажают информации о себе: респонденты могут заходить в социальные сети через фальшивый профиль, выдавая себя за другого человека.

И не стоит забывать, что использование данных из социальных сетей поднимает новые вопросы исследовательской этики в онлайн-среде. Какую информацию можно собирать и анализировать без согласия пользователей? Как повысить осведомленность пользователей о том, какие данные будут доступны исследователям? Процедуры рассмотрения интернет-исследований этическими комитетами все еще не до конца отрегулированы.

Таким образом, технологии машинного обучения, развивающиеся стремительно, дают новые и очень масштабные возможности.

Они позволяют предсказывать (с определенной вероятностью) на основе получаемых массивов поведенческих данных наличие определенных черт личности исходя из текстов пользователей и их подписок на публичные страницы. Это новый для психологии подход, и он дает возможности как для научного применения таких моделей, так и для поиска устойчивых связей между скрытыми психологическими чертами и внешне наблюдаемыми продуктами деятельности в публичном медиапространстве.

Текст: Валентина Паутова, Анастасия Поплавская

Визуал: Руслана Ходаковская