Truyền thông xã hội thúc đẩy những hiểu biết tâm lý mới

Nghiên cứu tâm lý chưa bao giờ giống nhau sau khi mạng xã hội mở ra thế giới dữ liệu lớn kỹ thuật số.

Trong một hội nghị gần đây, các nhà nghiên cứu đã thảo luận về các phương pháp phân tích ngôn ngữ mới và cách mạng xã hội có thể được tận dụng để nghiên cứu tính cách, sức khỏe tinh thần và thể chất cũng như sự khác biệt giữa các nền văn hóa.

Hội nghị chuyên đề được tổ chức tại Hội nghị Thường niên lần thứ 16 của Hiệp hội Nhân cách và Tâm lý Xã hội (SPSP).

Các nhà nghiên cứu từ lâu đã đo lường suy nghĩ, cảm xúc và tính cách của mọi người bằng cách sử dụng các câu hỏi khảo sát. Giờ đây, việc sử dụng rộng rãi Twitter và Facebook tạo ra dữ liệu hợp nhất giữa khoa học xã hội và nghiên cứu khoa học máy tính.

Andy Schwartz của Đại học Pennsylvania cho biết, các bộ dữ liệu quy mô lớn mới mang lại những nghiên cứu và hiểu biết sâu sắc mà có thể không được các nhà nghiên cứu từ cả hai lĩnh vực hình thành một cách độc lập.

Một nghiên cứu sử dụng phân tích từ vựng mở cho thấy những khác biệt đáng chú ý trong ngôn ngữ với tính cách, giới tính và tuổi tác. Một số từ và cụm từ nhất định có thể cung cấp thông tin chi tiết và mới lạ.

Ví dụ: nam giới sử dụng từ sở hữu “của tôi” khi đề cập đến ‘” vợ ”hoặc“ bạn gái ”của họ thường xuyên hơn phụ nữ sử dụng“ của tôi ”với“ chồng ”hoặc“ bạn trai ”.

Ví dụ này cho thấy cách phân tích từ vựng mở có thể tìm thấy các kết nối không lường trước được và thường không bị các kỹ thuật phân tích khác nắm bắt.

Schwartz cho biết: “Các kỹ thuật theo hướng dữ liệu hầu như chỉ giới hạn trong việc tìm kiếm các mối tương quan hơn là nhân quả… Các phân tích trong tương lai đang vượt ra ngoài từ ngữ để nắm bắt các ý nghĩa ít mơ hồ hơn từ ngôn ngữ,” Schwartz nói.

Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng những từ được sử dụng trên Facebook là những chỉ số đáng tin cậy về tính cách một cách đáng kinh ngạc.

Trong một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Nhân cách và Tâm lý Xã hội, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán dự đoán của ngôn ngữ Facebook để tạo ra các đánh giá tính cách quy mô lớn hiệu quả. Các mô hình đặc điểm dựa trên ngôn ngữ tự động phù hợp với các phép đo tính cách tự báo cáo của những người tham gia.

Tác giả chính Gregory Park xác nhận độ tin cậy của mô hình dựa trên ngôn ngữ: “Chúng tôi đã đánh giá phương pháp này theo một số cách. Các dự đoán từ các phương pháp tự động có thể dự đoán chính xác điểm số mà người dùng nhận được trong các bài kiểm tra tính cách.

“Chúng phù hợp với xếp hạng tính cách do bạn bè thực tế của người dùng đưa ra và các kết quả khác liên quan đến tính cách, chẳng hạn như số lượng bạn bè hoặc thái độ chính trị tự báo cáo.”

Một nghiên cứu khác, được công bố trên tạp chí Thẩm định, lượng định, đánh giá, đã phân tích trạng thái Facebook của những người tham gia nghiên cứu bằng cách sử dụng phân tích ngôn ngữ mở. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra các đám mây chữ minh họa một cách trực quan cách một số đặc điểm tính cách (hướng ngoại, dễ chịu, tận tâm, ổn định cảm xúc và cởi mở) xuất hiện trên Facebook.

Nghiên cứu cho thấy rằng một số cụm từ nhất định có khả năng dự đoán các đặc điểm tính cách cụ thể.

Ví dụ, những cá nhân đạt điểm cao về chứng loạn thần kinh trong một bài đánh giá tính cách tự báo cáo có nhiều khả năng sử dụng các từ như buồn bã, cô đơn, sợ hãi và đau đớn.

Các nhà nghiên cứu tin rằng dữ liệu này có thể cung cấp các kết nối mới mà có thể không rõ ràng trong bảng câu hỏi và khảo sát bằng văn bản truyền thống.

Một lĩnh vực nghiên cứu mới nổi khác, việc sử dụng các tweet, được minh chứng trong một nghiên cứu được công bố gần đây trên tạp chí Khoa học Tâm lý. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã so sánh các tweet và bệnh tim ở cấp quận. Nghiên cứu cho thấy rằng các phân tích ngôn ngữ có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim tốt hoặc tốt hơn các yếu tố nguy cơ dịch tễ học truyền thống.

Johannes Eichstaedt, tác giả chính cho biết: “Ngôn ngữ liên quan đến sự tức giận, cảm xúc tiêu cực, thù địch và sự buông thả trong cộng đồng có liên quan đến việc gia tăng tỷ lệ bệnh tim. "Ngôn ngữ thể hiện cảm xúc tích cực và sự tương tác có liên quan đến việc giảm nguy cơ."

Người dùng Twitter không nhất thiết phải là những cá nhân có nguy cơ mắc bệnh tim, mà đúng hơn, họ có thể đóng vai trò là con chim hoàng yến cho các cộng đồng có nguy cơ mắc bệnh tim cao hơn.

Tweet có thể đại diện cho sự tiêu cực tổng thể mà một cộng đồng đang cảm thấy, đồng thời chỉ ra những căng thẳng về môi trường và xã hội góp phần làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim.

Kết quả của nghiên cứu cho thấy Twitter đóng vai trò như một công cụ dự đoán chính xác về sức khỏe và các yếu tố nguy cơ của cộng đồng. Eichstaedt và các đồng nghiệp của ông hiện đang phân tích các từ và cụm từ trên Twitter để theo dõi tình trạng trầm cảm và lo lắng trên các quần thể.

Truyền thông xã hội cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra những điểm tương đồng và khác biệt giữa các nền văn hóa ở cấp độ vĩ mô. Các nghiên cứu đa văn hóa thường yêu cầu các phân tích định tính tốn nhiều thời gian với một số lượng nhỏ người.

Một nghiên cứu sáng tạo của Margaret Kern thuộc Đại học Melbourne và Maarten Sap của Đại học Pennsylvania sử dụng Twitter để nghiên cứu các biến thể trong việc sử dụng ngôn ngữ giữa các nền văn hóa.

Sử dụng phân tích ngôn ngữ khác biệt, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra các bài đăng trên Twitter từ tám quốc gia (Hoa Kỳ, Canada, Vương quốc Anh, Úc, Ấn Độ, Singapore, Mexico và Tây Ban Nha) và hai ngôn ngữ (tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha).

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng có nhiều điểm tương đồng giữa các quốc gia, với biểu tượng cảm xúc và nghệ sĩ nhạc pop mang tính biểu tượng tương quan với cảm xúc tích cực và lời chửi rủa, và sự hung hăng tương quan với cảm xúc tiêu cực. Cũng có những khác biệt chỉ ra mối tương quan giữa văn hóa cụ thể đối với biểu hiện cảm xúc.

“Một thách thức đối với chúng tôi là hiểu làm thế nào để giải thích bất kỳ sự khác biệt nào mà chúng tôi thấy- đó là sự khác biệt thực sự, hay chỉ đơn giản là tiếng ồn?

Trưởng nhóm nghiên cứu Kern cho biết: “Trong tương lai, chúng tôi hy vọng được làm việc trực tiếp với những người đến từ các nền văn hóa này để giúp chúng tôi giải thích và hiểu kết quả.

Nguồn: Society for Personality and Social Psychology / EurekAlert