ソーシャルメディアが新しい心理的洞察を促進

ソーシャルメディアがビッグデータのデジタルの世界を開いた後、心理学の研究は同じではありませんでした。

最近の会議中に、研究者は言語分析の新しい方法について話し合い、ソーシャルメディアを活用して性格、精神的および身体的健康、異文化間の違いを研究する方法について話し合いました。

シンポジウムは、人格社会心理学協会（SPSP）の第16回年次大会で開催されました。

研究者たちは長い間、調査の質問を使用して人々の思考、感情、性格を測定してきました。現在、TwitterとFacebookの普及により、社会科学とコンピューターサイエンスの研究を融合したデータが作成されています。

ペンシルバニア大学のアンディ・シュワルツ氏は、新しい大規模なデータセットは、どちらの分野の研究者も独自に考え出さなかったであろう研究と洞察を生み出すと語った。

オープンボキャブラリー分析を利用した研究では、性格、性別、年齢によって言語の印象的なバリエーションが見つかりました。特定の単語や語句は、斬新で詳細な洞察を提供できます。

たとえば、女性が「夫」や「ボーイフレンド」で「私の」を使用するよりも、「妻」や「ガールフレンド」を話すときに男性が所有格の「私の」を使用することが多かった。

この例は、オープンボキャブラリ分析が、予期せず、他の分析手法では捕捉されないことが多い接続を見つける方法を示しています。

「データ主導の手法は、ほとんどの場合、因果関係ではなく相関関係を見つけることに限定されています...将来の分析は、言葉を超えて、言語から曖昧さの少ない意味を取り込むようになっています」

研究者たちはまた、Facebookで使用されている単語が人格の驚くほど信頼できる指標であることを発見しました。

に発表された研究では 性格と社会心理学ジャーナル、研究者たちはFacebook言語の予測アルゴリズムを利用して、効率的な大規模な性格評価を作成しました。自動化された言語ベースの特性モデルは、参加者の自己申告による性格測定と一致していました。

筆頭著者のグレゴリーパークは、言語ベースのモデルの信頼性を確認しました。自動化された方法からの予測は、ユーザーが性格テストで受け取るスコアを正確に予測できます。

「それらは、ユーザーの実際の友人による性格評価、および友人の数や自己申告による政治的態度など、その他の性格関連の結果と一致しています。」

ジャーナルに掲載された別の研究 評価、オープンランゲージ分析を使用して、調査参加者のFacebookステータスを分析しました。研究者たちは、いくつかの性格特性（外向性、共感性、良心性、感情的安定性、開放性）がFacebookにどのように表示されるかを視覚的に示すワードクラウドを生成しました。

この研究では、特定のフレーズが特定の性格特性を予測することがわかりました。

たとえば、自己申告による性格評価で神経症傾向が高いと評価された個人は、悲しみ、孤独感、恐怖、痛みなどの言葉を使う可能性が高くなります。

研究者は、このデータが従来の筆記された質問票や調査では明らかにされないかもしれない新しいつながりを提供するかもしれないと信じています。

研究のもう1つの新たな分野であるツイートの使用は、最近ジャーナルに発表された研究で例示されています 心理学。この研究では、郡レベルでツイートと心臓病を比較しました。この研究では、言語分析が心臓病のリスクを予測する可能性があるか、または従来の疫学的リスク要因よりも優れている可能性があることがわかりました。

「コミュニティ内の怒り、否定的な感情、敵意、および離脱に関連する言語は、心臓病の発生率の増加に関連していました」と筆頭著者のヨハネス・アイヒシュタットは述べた。 「ポジティブな感情とエンゲージメントを表現する言語は、リスクの低減に関連していました。」

Twitterのユーザーは、必ずしも心臓病のリスクがある個人ではなく、心臓病のリスクが高いコミュニティのカナリアとして機能することができます。

ツイートは、コミュニティが感じている全体的な否定性を表すことができ、心疾患リスクの増加に寄与する社会的および環境的ストレスを示します。

調査の結果は、Twitterがコミュニティの健康とリスク要因の正確な予測因子として機能することを示しています。アイヒシュタットと彼の同僚は現在、Twitterで単語やフレーズを分析して、人口全体のうつ病や不安を追跡しています。

ソーシャルメディアを使用すると、研究者は文化レベルでマクロレベルでの類似点と相違点を調べることができます。異文化研究は、通常、少数の人々による時間のかかる質的な分析を必要とします。

メルボルン大学のマーガレット・カーンとペンシルベニア大学のマーテン・サップによる革新的な研究では、Twitterを使用して文化間の言語使用の変化を研究しています。

研究者らは、異なる言語分析を使用して、8か国（米国、カナダ、イギリス、オーストラリア、インド、シンガポール、メキシコ、スペイン）と2つの言語（英語とスペイン語）からのTwitter投稿を調査しました。

研究者たちは、絵文字や象徴的なポップアーティストがポジティブな感情や呪いの言葉と相関し、攻撃性がネガティブな感情と相関するなど、国全体で多くの類似点があることを発見しました。感情的表現のための文化固有の相関関係を指す違いもありました。

「私たちにとっての課題は、私たちが目にする違いをどのように解釈するかを理解することです。それは本当に違いですか、それとも単なるノイズですか？

「将来的には、これらの文化圏の人々と直接協力して、結果を解釈して理解できるようにしたいと考えています」と主任研究員のカーンは述べました。

出典：Society for Personality and Social Psychology / EurekAlert