Mogu li emocije biti zarazne na mreži?

Koliko točno i koliko duboko prenose emocije preko društvenih mreža?

Fotografiju Alejandro Alvarez na Unsplash-u

Uz sve veće usvajanje društvenih medija, može se samo zapitati ima li ikakvog utjecaja na korisnike osim samo sposobnosti komuniciranja i dijeljenja sadržaja.

Idemo niz zečje rupu u trenutnoj istraživačkoj literaturi koja okružuje taj fenomen da vidimo možemo li stići do dna stvari.

Za početak stvari, jedan članak iz 2014. koji je objavio PNAS iznosi zanimljivu tvrdnju da u stvari društveni mediji mogu postati medij za masovnu zarazu s emocijama. Da pojasnimo, u članku se tvrdi da se emocionalna stanja mogu prenijeti na druge putem društvenih medija, tako da ljudi mogu iskusiti iste emocije bez svoje svijesti.

Autori konkretno pružaju eksperimentalne dokaze da se disperzija emocija može dogoditi bez izravne interakcije među ljudima i bez neverbalnih znakova (neverbalna komunikacija poput pokreta tijela, nijanse glasa i izraza lica).

Jedan važan argument odnosi se na trend sve veće važnosti društvenih medija i kako njegova sve veća popularnost utječe na ljude izvan svijeta; Izneseni argument sugerira da negativni feedovi vijesti mogu generirati više negativnih emocija kod korisnika društvenih medija do nekoliko dana i obrnuto.

Fotografija Chris Liverani na Unsplash-u

Postoji interpretacija utemeljena na dokazima kako se emocije šire na temelju tri ključna područja podataka: kako platforme društvenih medija posreduju u prenošenju emocija, razlike u osjetljivosti na emocionalne prijenose među različitim pojedincima i ako se pozitivne i negativne emocije šire različitom brzinom ,

Ukratko, istraživanje pokušava oblikovati prediktivne modele oko utjecaja emocija na ponašanje korisnika i utjecaja emocija putem statističkog modeliranja.

Primarno, uspostavljanje središnjih ideja mog argumenta zahtijeva određenu osnovu, mora postojati istraživanje koje dokazuje da iako posredan, internetski prijenos informacija doprinosi opipljivim razlikama u emocionalnim stanjima korisnika.

Razumijevanje procesa na koji se način događa taj neizravni prijenos emocionalnih informacija također je vrlo značajno. Na temelju toga, razmislite o radu Coviello i sur. (2014), koji razvija okvir za zapravo mjerenje kako se "zaraza emocionalnim izrazom" širi društvenim mrežama i pomaže razjasniti u kojoj su mjeri emocije posredovane internetskim, neizravnim prijenosima informacija.

Coviello i sur. (2014) iznosi jednu od njihovih ključnih tvrdnji u vezi s tim kako percepcija oborina od strane korisnika utječe na korisnike u gradovima bez kiše, pretpostavljajući da:

"Za svaku osobu koja je izravno pogođena, kiša mijenja emocionalni izraz otprilike jedne do dvije druge osobe, sugerirajući da internetske društvene mreže mogu povećati intenzitet globalne emocionalne sinkronije" (1).
Fotografiju Madhu Shesharam na Unsplash

Autori ove studije provode svoja zapažanja i mjerenja u vezi s jednom od najčešće korištenih i uobičajenih mreža društvenih medija: Facebook.

Napominju da postoji mnoštvo postojećih istraživanja koja utvrđuju da su emocije izravno prenosive ili zarazne i da se emocije mogu još dalje prenijeti putem interneta ili neizravnim sredstvima:

"Eksperimenti su pokazali da ljudi mogu" uhvatiti "emocionalna stanja koja opažaju kod drugih tijekom vremenskog okvira, u rasponu od sekunde do mjeseca ..." (Coviello i sur., 2014, 1).

Prije nego što prijeđemo na njihove metode, autori utvrđuju činjenicu da u mnogim od ovih promatračkih studija nije moguće zaključiti je li ta sličnost u emocijama rezultat društvenog kontakta nazvanog "zaraza" ili odabira društvenih kontakata sa sličnim osjećajima, nazvanih " homophily”.

Fotografiju Pawel Nolbert na Unsplash-u

Štoviše, neizvjesnost povezana s dizajnom mnogih velikih socioloških studija trebala bi sadržavati istaknutu točku konačnosti i povjerenja u rezultate koje su objavili ovi autori: ovo je ograničenje.

Uključivanje i modeliranje velike količine informacija na društvenim medijima ne dokazuje uzročno stanje čak i ako se nađe povezanost, a ta je točka posebno važna kada se odnosi na nešto što je fluidno i stalno se mijenja kao i same društvene interakcije.

Sami autori su svjesni takvog ograničenja i pokušavaju to objasniti mijenjajući kontekst svoje studije:

"Ovdje predlažemo alternativnu metodu za otkrivanje emocionalne zaraze na masovnim društvenim mrežama ... Međutim, budući da je to neizvodljivo u našem masovnom okruženju, identificiramo izvor varijacija koji izravno utječu na emocionalni izraz korisnika ... kišu" (Coviello et al. 2014, 1).

Drugim riječima, autori rada svjesni su činjenice da razmjera njihove studije zahtijeva da odaberu varijable koje su univerzalnije u utjecaju na nečije raspoloženje, poput padavina.

Ovo je važno razmatranje u dizajnu studije, jer je on razgraničen između pristupa koji bi sadržavao zbunjujuće faktore i bio eksplicitniji, poput proučavanja događaja kao što je prijateljev brak ili osobni gubitak.

Imajući u vidu ovo mišljenje o ograničenosti modela studije, moguće je ozbiljnije i temeljitije istražiti robusnost i obrazloženje modela. Coviello i sur. (2014.) opisuje njihov model koji se tiče socijalne interakcije na sljedeći način:

"Umjesto da se eksperimentalnim tretmanom mijenja emocija korisnika izravno, dopuštamo da kiša izvrši posao za nas mjerenjem koliko promjena izazvana izrazom kiše koja predviđa kišu predviđa promjenu u izrazu korisnikova prijatelja" (2).

Ovo je jedinstveni aspekt alternativnog modela koji Coviello i sur. (2014) je razvio: uparivanje korisničke promjene u emocionalnom stanju sa svojim prijateljima na način koji odgovara korisnikovim promjenama da predvidi promjene u prijateljevim emocionalnim stanjima.

To rješava dva pitanja.

  • Prvo, koristeći kišu kao vodiča emocionalnih promjena, autori imaju veću vjerojatnost da će dobiti dosljedne, široke rezultate u usporedbi s nečim poput raskida odnosa, koji stvaraju velike emocionalne učinke, ali su manje homogeni u načinu na koji se različite grupe nose i zato Teže je izmjeriti s obzirom na to koliko je mrežni prijenos igrao ulogu u posredovanju emocionalnih promjena u odnosu na događaj koji se mijenjao u životu.
  • Drugo, usklađivanje emocionalne promjene s grupom njihovih prijatelja, emocionalnih promjena pomaže kontrolirati prethodno spomenuto homofilijsko pitanje. Čak i ako korisnici preferirano odaberu grupe prijatelja za koje je veća vjerojatnost da će izraziti određeni skup emocija, te će idiosinkrazije biti uhvaćene prilikom mjerenja jedinstvenog pojedinca s jedinstvenom grupom prijatelja koju su odabrali. To poboljšava pouzdanost rezultata studije prilikom iznošenja tvrdnji o velikim i masovnim ljestvicama informacija ili trendova na društvenim medijima.

Niz drugih studija potvrđuje rezultate Coviello i suradnika (2014) u vezi s time kako platforme društvenih medija izgledaju kao posrednici procesa koji povećava globalnu emocionalnu sinkronizaciju određene emocije.

Na primjer, rad Kramera, Guilloryja i Hancocka (2013) minimalan je način na koji se prepoznaje mogućnost da su same platforme društvenih medija posrednici za emocionalne zaraze koje mogu imati pozitivne ili negativne osobine i koje mogu trajati dugoročno.

Kramer i sur. (2013) upotrijebite masivni uzorak (oko 700 000 korisnika Facebooka) kako bi zaključili da "emocije koje drugi Facebook iskazuju utječu na naše vlastite emocije što predstavlja eksperimentalni dokaz za masovnu zarazu putem društvenih mreža ..." i da je interakcija između osoba i neverbalna. znakovi nisu strogo potrebni za emocionalnu zarazu.

Foto Kaboompics // Karolina iz Pexelsa

Autori oba crpe iz velikih uzoraka korisničkih podataka prikupljenih s Facebooka i oboje kontekstualiziraju te podatke u jedinstveni interpretativni okvir.

Tri glavna područja dokaza u našoj tezi proizlaze iz zaključaka izvedenih u Kramer et al. (2013) studiji i rada koji su Coviello i ostali (2014) uložili u identificiranje mehanizma i stupnja neizravne emocionalne zaraze.

Podsjetimo da prvo područje uključuje utvrđivanje kako platforme društvenih medija posreduju u prenošenju osjećaja usprkos nedostatku fizičke interakcije i namjera između pojedinaca.

Sljedeći dio dodatno se bavi ovim prvim područjem u objašnjenju kako određene funkcije objavljivanja na Twitteru posreduju u širenju i jačanju političkih mišljenja.

U sličnom okviru kao Coviello i sur. (2014) kišu su koristili kao lakmus test za promjenu emocionalnih stanja velikog broja pojedinaca na Facebooku, autori Stefan Stieglitz i Linh Dang-Xuan primjećuju da Twitter funkcionira kao idealna platforma društvenih medija koja stvara potpunu emocionalnu sinkronizaciju s političkim mišljenja zbog toga što značajka „retweetinga“ jača određene političke tendencije omogućujući brze, neformalne geste javnog odobravanja ili neodobravanja.

Autori raščlanjuju prirodu tvita koji postoji u kontekstu neprekidnog društvenog okruženja u kojem pojedinci mogu lako pristupiti i prosuditi osjećaje ili osjećaje drugih korisnika.

Autori definiraju jedinicu ili način prijenosa emocija utemeljene u formatu web stranice kratke Twitter poruke ili "tviteraša" i zaključuje da:

"Na osnovu skupa podataka od 64.431 tvitova, pronašli smo pozitivan odnos između količine riječi koja označava afektivne dimenzije, uključujući pozitivne i negativne emocije povezane s određenim političkim strankama ili političarima, u tweetu i njegovoj brzini retviteta".
Fotografski kredit: https://pixabay.com/en/users/geralt-9301/

Ponovno je, u pogledu retoričkih tehnika, upotreba brojeva i kvalifikacija nevjerojatno važna u otkrivanju čitatelju kakve zaključke pokušavaju izvući.

Prvo, veličina uzorka je velika: prikupljeno je preko 60 000 tweetova za analizu njihovog sadržaja.

Drugo, okvir primijenjen na interpretaciju kvalificira posrednika emocionalne zaraze koji se javlja putem tvita s političkim sadržajem.

Definirajući statistički standard i okvir za ono što predstavlja politički tvit, Steiglitz i Dang-Xuan (2012) mogu usmjeriti raspravu na uzročno-posljedičnu vezu između političkih tvita i internetske emocionalne zaraze koja se putem velikih platformi društvenih medija prenosi pod određenim platformama Uvjeti.

Nadalje, Stieglitz i Dang-Xuan (2012) strukturiraju svoj rad na logičan način kako bi na temelju svojih opažanja pojačali uvjerljivi utjecaj predloženih modela utemeljenih na dokazima.

Ovo strukturiranje najbolje je prikazano na način na koji ovi autori nude čvrste pozadine u vezi s odnosima između Twittera i političke komunikacije ili između prakse ponovnog objavljivanja i širenja informacija u pregledu pozadinske literature.

Na prvom su mjestu Stieglitz i Dang-Xuan ponovo pojačali svoj argument racionalnim sredstvima navodeći relevantne statističke podatke koji se odnose na prethodne rezultate:

„Objavljene su brojne studije usredotočene na različite parlamentarne uporabe Twittera ... Na primjer, Golbeck i sur. usredotočio se na američki Kongres i analizirao kontekst više od 6.000 tweetova članova Kongresa “(str. 3502).
Fotograf: Manuel

Oni slično navode niz studija, poput Lermana i Ghosha, o empirijskoj analizi tih autora koji su prethodno radili na aktivnostima korisnika na platformama društvenih medija poput Digga ili Twittera, kako bi se dodatno uspostavio presedan u tome kako retweeting veze na širenje informacija u uvjerljiv argument koji se oslanja na mješavinu vjerodostojnosti autora (etosa) i racionalnih zaključaka koje su izvukli (logotipi).

Nakon uspostavljanja ove pozadine, Stieglitz i Dang-Xuan samouvjereno počinju graditi vlastiti okvir kao produžetak prethodnog rada drugih autora na ovim podacima i trendovima koji se odnose na to kako politički tweetovi utječu na globalnu emocionalnu sinkroniju.

Pronalaze trendove poput zaključka da:

„… Ljevičari su, čini se, potaknuli raspravu time što su glumci s visokim povratkom. To je također bilo u skladu s izbornim rezultatima. Kao implikacija, važno je da političari i političke stranke identificiraju najutjecajnije korisnike i prate te diskusije ... "(Stieglitz i Dang-Xuan 2012, str. 3507).

Konačno, Stieglitz i Dang-Xuan završavaju zaokruživanje svoje žalbe na logiku priznajući nedostatke njihove studije u nedostatku generalizacije u uzorku zbog toga što je njihov uzorak bio „ograničen na regionalna politička događanja“, legitimirajući akademsku namjeru njihovog proučite kroz ovo priznanje (str. 3507).

Što se tiče drugog područja podataka, odnos pozitivnih i negativnih emocija u širenju emocija putem platformi društvenih medija, Stieglitz i Dang-Xuan (2012) ponavljaju ove retoričke metode u crtanju odnosa između činjenice da neki emocionalno nabijeni tweetovi mogu imati veću stopu širenje informacija ili ih se češće retwewe u odnosu na neutralne.

U zasebnom radu, Stieglitz i Dang-Xuan (2013) ponovo počinju retoričkom tehnikom pružanja pozadinskih informacija kako bi se utvrdila razina vjerodostojnosti među njihovim čitateljima, kao i da bi se čitatelj upoznao sa zaključcima donesenim u literaturi. Na primjer, razmislite kako se na početku rada navodi da je Stieglitz član Fakulteta s doktoratom. dok je za Dang-Xuan navedeno da je dr. sc. kandidat.

Prijavljivanje vjerodajnica ovih autora i njihovih sveučilišnih veza jasan je apel vlastima, iako pasivan. Kao i prije, nude se brojne pozadinske studije kojima se problem kontekstualizira prije nego što Stieglitz ili Dang-Xuan uopće počnu svoje argumente: kontekstualiziraju relevantnost Twittera u prijenosu informacija i kategoričku prirodu nekih od ovih komunikacija:

"Nedavne studije bacaju svjetlo na korisnika Twittera u raznim kontekstima. Kwak i sur. proveli opsežnu studiju kako bi analizirali topološke karakteristike Twittera i otkrili njegovu snagu kao novi medij razmjene informacija. "(str. 220).
Kreditna slika

Očito je kako Stieglitz i Dang-Xuan (2013) svoju argumentaciju postavljaju kroz ovu pozadinu i slušaju svoju publiku idejama o odnosu između emocionalne kvalitete tvita i njegovog utjecaja na širenje političkih informacija: ovo je retorički potez.

Nakon široke prezentacije statističkih podataka i tabelarnih informacija razvrstavajući različite tweete (n = 160 000, velika veličina uzorka opet) prema njihovoj emocionalnoj kvaliteti, utjecaju visokotonca i ukupnom utjecaju, Stieglitz i Dang-Xuan (2013) donose svoj zaključak :

"... otkrili smo da su afektivne dimenzije (pozitivne ili negativne osjećaje) političkih Twitter poruka doista značajno povezane s retweet ponašanjem u smislu količine retviteta, na način da je vjerojatnije da će se emocionalno nabijeni tweeti distribuirati u usporedbi s neutralnim" ( p. 241).

Značajno je da ove retoričke tehnike primijenjene na drugom istraživanju možemo primijeniti u drugom području dokaza o tome kako se emocionalni sadržaj ili nabijena priroda poruka među platformama društvenih medija odnosi na to koliko se brzo šire.

Emilio Ferrara i Zeyao Yang u svojoj studiji o odnosu između raspoloženja i širenja informacija u društvenim medijima (Facebook i Twitter) tvrde da njihova otkrića pokazuju:

"... negativne se poruke šire brže od pozitivnih, ali pozitivne dopiru do veće publike, što sugerira da su ljudi skloniji dijeljenju i omiljenom pozitivnom sadržaju, takozvanoj pozitivnoj pristranosti".
Izvor: pixabay.com

Također napominju da je pozitivan razgovor obično povezan s očekivanim događajima, dok se negativni razgovori obično usredotočuju na neočekivane događaje u njihovim zaključcima koji se tiču ​​vremenske dinamike čitavih razgovora (Ferrara i Yang 2015).

Slijedom gornjeg retoričkog modela koji smo prethodno utvrdili, očito je da se Ferrara i Yang (2015) također pretplaćuju na ovu metodu uvjeravanja jer i oni započinju svoja istraživanja prezentirajući pozadinske informacije i pozivajući se na studije drugih autora kako bi kontekstualizirali vlastite nalaze. kao produžetak istraživanja u tijeku.

Prvi odlomak sadrži ogromnu količinu prethodnih istraživanja u području „računske društvene znanosti o proučavanju karakteristika tehno-socijalnih sustava da bismo razumjeli učinke tehnološki posredovane komunikacije na naše društvo“ (Ferrara i Yang 2015).

Svaki dio pozadinskih informacija koji vodi do Ferrara i Yanga (2015) govori o tome kako pozitivne i negativne emocije igraju ulogu u brzini širenja informacija na platformama društvenih medija podržavaju tri do pet ostalih recenziranih članaka iz časopisa.

Daljnje čitanje i izvori

Coviello, Lorenzo, Yunkyu Sohn, Adam D. I. Kramer, Cameron Marlow, Massimo Franceschetti, Nicholas A. Christakis i James H. Fowler. "Otkrivanje emocionalne kontaminacije u masovnim društvenim mrežama." PLOS ONE. Javna knjižnica znanosti, 12. ožujka 2014. Web. 28. veljače 2017.

Ferrara, Emilio i Zeyao Yang. "Mjerenje emocionalne kontaminacije u društvenim medijima". Javna knjižnica znanosti, 2015. Web. 22. veljače 2017.

Ferrara, Emilio i Zeyao Yang. „Kvantificiranje utjecaja osjećaja na širenje informacija u društvenim medijima.“ PeerJ Computer Science. PeerJ Inc., 30. rujna 2015. Web. 28. veljače 2017.

Kramera, Adam D. I. i Jamie E. Guillory. „Adam D. I. Kramer.“ Zbornik radova Nacionalne akademije znanosti. PNAS, 25. ožujka 2015. Web. 22. veljače 2017.

Stieglitz, Stefan i Linh Dang-Xuan. „Emocije i širenje informacija u društvenim medijima - osjećaj mikrobloga i ponašanje kod dijeljenja.“ ResearchGate. Časopis za informacijske sustave za upravljanje, travanj 2013. Web. 28. veljače 2017.

Stieglitz, Stefan i Linh Dang-Xuan. „Politička komunikacija i utjecaj putem mikroblogova - Empirijska analiza osjećaja u porukama Twittera i retweet ponašanje - IEEE Xplore dokument.“ Politička komunikacija i utjecaj putem mikroblogova - Empirijska analiza osjećaja u Twitter porukama i retweet ponašanje. IEEE Xplore Digitalna knjižnica, 9. veljače 2009. Web. 28. veljače 2017.