Sind Stimmungen und Emotionen auf Facebook „ansteckend“?

Einige Nachrichtenagenturen geben an, dass eine kürzlich veröffentlichte neue Studie zeigt, dass Stimmungen in sozialen Online-Netzwerken wie Facebook „ansteckend“ sind. Es scheint, dass sich niemand die Mühe gemacht hat, die eigentliche Studie zu lesen, bevor er darüber berichtet.

Es bedarf jedoch keiner empirischen Studie, um zu verstehen, dass sich unsere Stimmungen gegenseitig beeinflussen. Wenn Sie depressiv sind und mit Ihrer Familie zusammenleben, wirkt sich Ihre depressive Stimmung auf Ihre Familie aus. Wenn Sie manisch sind und mit Ihren Freunden rumhängen, besteht die Möglichkeit, dass ein Teil dieser manischen Energie auf sie abfällt.

Wir würden erwarten, dass dasselbe auch online passiert, oder?

Die Studie wurde an Daten durchgeführt, die von Januar 2009 bis März 2012 auf Facebook von Menschen gesammelt wurden, die über einen Zeitraum von drei Jahren in den 100 bevölkerungsreichsten Städten lebten. Es ist unklar, wessen Daten gesammelt wurden, wie die Forscher nicht sagen (was seltsam ist, wenn man sie verlässt) out, da man davon ausgehen würde, wessen Daten gesammelt wurden, ist wichtig zu beachten).

Da jedoch zwei der Autoren zu diesem Zeitpunkt bei Facebook arbeiteten, können wir davon ausgehen, dass sie alle US-Nutzer von Daten von Menschen in den bevölkerungsreichsten Städten gesammelt haben. Sie wussten, dass Sie sich bereit erklärt haben, Nachforschungen über alles anzustellen, was Sie auf Facebook hochladen, oder?

Das Hauptproblem ist jedoch die Verwendung des Analysetools, das bei Forschern, die Online-Text analysieren, zu einem Favoriten geworden ist - das LIWC. Die Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) ist ein rudimentäres, etwas grobes automatisiertes Analysewerkzeug für Sprache. Das sind nicht meine Worte - das sind die Worte eines der Schöpfer des LIWC (Tausczik & Pennebaker, 2010):

Trotz der Attraktivität computergestützter Sprachmaßnahmen sind sie immer noch ziemlich grob. Programme
wie LIWC ignorieren Kontext, Ironie, Sarkasmus und Redewendungen. (Betonung hinzugefügt.)

Ähm ... das sind ziemlich große Dinge, die man bei einer Analyse der Nuancen und Komplexitäten der sozialen, informellen Sprache nicht beachten sollte, oder? Tatsächlich wurde die Genauigkeitsrate des LIWC von anderen Forschern in mindestens einer Analyse einer Reihe von Tweets von Twitter in Frage gestellt (Gonzalez-Ibanez et al., 2011) 1

Ignorieren wir jedoch die Tatsache, dass die aktuellen Forscher ein grobes Analysewerkzeug verwenden, das im Allgemeinen nicht für den Zweck geeignet ist, für den sie es verwenden.2

Schauen wir uns ein hypothetisches Beispiel für eine Interaktion zur Aktualisierung des Facebook-Status an, um zu verstehen, warum einige der von den Forschern getroffenen Annahmen wahrscheinlich nicht ideal waren:

Sie: Ich habe einen schlechten Tag ... wünschte nur, dieser Tag würde schon enden!

Freund A: Oh wow, tut mir leid das zu hören. Einige Tage saugen tatsächlich.

Freund B: Schade, das ist scheiße.

Der LIWC würde diesen Austausch als negativ mit zwei negativen Antworten codieren.

Aber hat der erste Beitrag tatsächlich etwas getan, um die Stimmung der beiden Befragten zu beeinflussen?

Wir wissen es einfach nicht. Das LIWC kann es uns nicht sagen, weil es den sozialen Kontext nicht wirklich versteht. Alles, was es versteht, ist das rudimentäre von negativen und positiven Wörtern.

Ist das ein Effekt, der wirklich wichtig ist?

Selbst wenn wir sagen, dass der von den Forschern festgestellte Effekt robust ist, wie sie behaupten (weil sie eine Variable von Hunderten - das Wetter - kontrollierten), scheint er nicht sehr wichtig zu sein. Wie groß war dieser Effekt einer Stimmungsansteckung?

Wenn Sie unter all Ihren Hunderten von Freunden positiv auf Facebook posten, generiert Ihr Beitrag zusätzlich 1,75 positive Beiträge. Das sind nicht fast 2 Posts pro Freund - das sind nur 2 Posts unter all deinen Freunden. Wenn alle Ihre Freunde insgesamt 50 bis 100 Statusaktualisierungen pro Tag veröffentlichen (keine unangemessene Menge, da die durchschnittliche Anzahl der Freunde einer Person auf Facebook 338 beträgt), ist dies wahrscheinlich eine Änderung von weniger als 4 Prozent.

Wenn Sie negativ auf Facebook posten, generiert Ihr Beitrag lediglich 1,29 zusätzliche negative Beiträge - wiederum insgesamt von alles deine Freunde.3

Diese Effekte scheinen nicht allzu groß zu sein, wenn sie in einen realen Kontext gestellt werden. Es ist so, als würden Sie statistische Signifikanz in Ihren Daten finden, aber nichts, was einen klinischen (oder realen) Unterschied ausmachen würde.

Was die Forscher möglicherweise gezeigt haben - wenn Sie die Einschränkungen des LIWC als Datenanalysewerkzeug außer Acht lassen - ist, dass das Teilen das Teilen in sozialen Online-Netzwerken erzeugt. Wenn Sie Sie wie Popcorn teilen, werden andere darin läuten, dass sie auch Popcorn mögen. Wenn Sie Ihre Katze teilen, ist das süßeste Ding seit Barnie, nun, Ihre Katzenliebhaberfreunde werden in Form von Sachleistungen antworten.

Und wenn Sie einen Stimmungszustand auf Facebook teilen, Überraschung, Überraschung, werden andere mit etwas größerer Wahrscheinlichkeit auch ihren teilen. Macht dies das Teilen zu einer „Ansteckung“? Unwahrscheinlich.

Laut CBS basiert die auf Pressemitteilungen basierende Berichterstattung von CBS: Über Facebook verbreitete Emotionen sind ansteckend

Das Aufstoßen des Guardian zu anderen Nachrichten zum Thema: Facebook überträgt ansteckende Emotionen

Verweise

Corviello, L. et al. (2014). Erkennen emotionaler Ansteckung in massiven sozialen Netzwerken. Plus eins.

Gonzalez-Ibanez, R. Muresan, S. & Wacholder, N. (2011). Sarkasmus in Twitter identifizieren: Ein genauerer Blick.
Bericht über die 49. Jahrestagung der Vereinigung für Computerlinguistik, 581-586.

Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) Die psychologische Bedeutung von Wörtern: LIWC und computergestützte Textanalysemethoden. Zeitschrift für Sprach- und Sozialpsychologie 29 (1): 24–54.

Fußnoten:

1. „Wir haben festgestellt, dass die automatische Klassifizierung genauso gut sein kann wie die menschliche Klassifizierung. Die Genauigkeit ist jedoch immer noch gering. Unsere Ergebnisse zeigen die Schwierigkeit der Sarkasmusklassifizierung sowohl für Menschen als auch für Methoden des maschinellen Lernens. “ [↩]
2. Die Forscher begründen seine Verwendung damit, dass es für diese Art der Textanalyse „weit verbreitet“ ist. Es ist seltsam, in einem wissenschaftlichen Artikel zu lesen, nur weil etwas Populäres es nicht zum richtigen Werkzeug macht. [↩]
3. Es scheint, dass viele Mainstream-Medien diese Daten falsch melden und sagen, dass sich ein negativer Beitrag über 1,29 Prozent der Freunde „ausbreitet“. [↩]