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马宁忆:Facebook拿69万人做了啥实验?

2014-07-09 09:55:38

你的情绪会受社交网络影响么?

为了弄清楚这事,Facebook 6月28日被推到了风口浪尖。一群数据科学家在2012年年初花一周时间调整68.9万用户每天看到的社交网络更新,通过调整用户每天看到的内容,观察社交网络上的信息是否会影响情绪。

虽然作者在这篇论文中宣称,这项实验符合Facebook数据使用条例(Facebook’s Data Use Policy),即任何选择注册Facebook的用户都应该为部分研究提供内容支持。但许多Facebook用户在知晓了这项两年前的实验之后的第一反应还是觉得自己被耍了。

实验结果被写成论文发表在《美国国家科学院内刊》(PNAS)上。先将那些隐私啊,伦理的撇开在一边,我们不妨就先从研究本身来看看这项实验到底做了什么,得出了什么,然后这又是图啥?

脸书网站信息流快照

这一周的测试,涉及到了超过300万条状态,以及其中1亿多个词汇(3.6%的正向词汇和1.6%的负向词汇)。

在名为《复杂社会关系中的那些真实的情绪传染》(Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks)的论文之前,情绪传染(emotional contagion)这个理论就存在,而且研究者也在实验室的理想状态中证明了人与人之间会相互影响情绪的。

Emotional contagion,这个理论在1993年被美国社会心理学家Elaine Hatfield提出。她认为,一个个体是存在自发模仿身边人言行、并将它同步为自身行为的习惯的。而如果将它指向情绪方面,这就构成了情感传染。

不过,这个发展了20年的理论中也慢慢的展现出了一些缺陷。

举例来说,理想状态和真实状态下的人际关系存在着巨大的差别。人心一定程度上是很难靠机械推算出来的。

第二,那时候可没有线上社交网络,所以他们也没能证明,那些仅仅在虚拟空间实现的言语宣泄是不是足够强大到传染情绪?

第三,有些研究者认为,在线社交网络容易产生这么一种“离-合”(alone together)情绪,说白了就是你看到友邻在发欢快的信息会默默觉得很不爽。

基于以上三个问题,Facebook的这个在信息流上的实验就开始了!

通过这个实验他们想要证明:

1.  计算机输出的文本能够传染情绪。

2.  个体的身体、心理状况都有可能受社交网络相关信息的影响。

3.  个体在Facebook上的情绪表达将能够用来预测他Facebook好友接下来几天的情绪变化。(也就是两者成正相关关系)

在Facebook这一边,动态信息是靠一套特殊的算法实现的。这套算法最希望能够做到的就是让你满意(也就是猜你的兴奋点),什么样的友邻信息是你最想看到的呢,你会最对什么类型的资讯感兴趣呢之类的。

 

在分别设立控制组(control group)作为参照物之后,实验被拆分为两个小组。第一组用户的那些正面情绪(positive emotion)友邻信息被删减,第二组用户的那些负面情绪(negative emotion)友邻信息被删减。当然,这种手动删除只限于信息流平台,如果你直接点击那个友邻的主页(wall)或者时间轴信息表(timeline)还是能够看到那些碎碎念,但这各随意改动自己隐私的行为已经足够让Facebook用户怒了。

而在思考如何过滤所谓的正、负面情绪词语的时候?研究选择了Linguistic Inquiry and Word Count software词组系统。作为一个信息系统,它只能机械的筛选一些词语,比如"not""unhappy""bad"来判定词语的正负极。

人们产生正面情绪词汇和负面情绪词汇数量的平均值,柱状图上的符号代表标准误差。

最终,这项研究得出一个结论:情绪是可以通过互联网上的人际网络蔓延的。那些在信息流中被剔除了正面信息的用户会变得消沉,而且越来越消沉;而那些在信息流中被剔除了负面信息的用户会变得积极,而且越来越积极。是不是有种,“近朱者赤,近墨者黑”的即视感。

而除了这个理论,这项研究还重新提炼了几个情绪传染(emotional contagion)的特点:

1. 由于信息流的内容并非直接推送给某个人,而是发布在整个社交网络,因此这个情感传染也就不是针对某个行为的“结果”,而只是一种“影响”。

2. 情绪的传染并不只有面对面才能实现。从实验数据上看,虚拟空间里的情绪也能够相互传染。

3. 对于那些积极的状态更新,人们都乐于回应而不仅只是随便看看。

当这项研究成功出炉之后,Facebook用户除了第一反应“怒”之后,第二反应可能就是说它不够严谨了。比如:

数据太少

虽然它调动了689003名用户的数据,但对于巨大的Facebook来说,这个容量真是太少了。

软件系统其实很搞定那些短频快的状态数据

心理学网站Psych Central的创始人John Grohol就抱怨了它的研究方法。软件在识别小说和论文方面更擅长,而非这些社交平台上的短信息。言下之意就是后者缺乏语境。于是,这项基于Facebook的研究所证明的其实是工具巨大的局限性。

不管这个理论到底有严谨与否,它所研究的课题其实确实意义深远。用现在的话说大概就是,“那种总爆负能量的小伙伴咱是不是应该离得远一点啊?”“如果朋友圈里都是那些心灵鸡汤大软文的话,我还能好么?”“一个人的民族情绪真的会点燃整个社交网络么?”之类的课题。

而跳开这个基于Facebook信息流所做的研究,对于线上虚拟空间中人际关系的研究一直是社会科学家近几年所热衷研究的课题。但它真的太难了,所以鲜有能站的住的理论。要说它难在哪儿?这幅著名的漫画倒是能解释一些。

马宁忆

马宁忆

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来源:好奇心日报 | 责任编辑:李楚悦
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