ArticlePDF Available

Социальные сети и их возможности для сбора поведенческих и психологических данных: «за» и «против», этические вопросы и примеры исследований

Authors:

Abstract

В статье рассматриваются создавшиеся за последние 15 лет благодаря социальным сетям возможности для исследования онлайн-поведения людей из самых разных групп и выборок. Приводится статистика вовлеченности в использование социальных сетей. Описываются преимущества и потенциальные недостатки исследований, в которых анализируются так называемые «цифровые следы» личности. Рас-смотрены этические аспекты сбора таких данных на примере случая компании «Cambridge Analyticа». С критических позиций осмыслен текущий новостной дискурс и некорректно подающиеся для потребителей основных СМИ результаты расследования данного случая. Также при-ведены примеры исследований «цифровых следов», ведущихся в России, и описаны некоторые результаты проекта СПбГУ «Стресс, здоровье и психологическое благополучие в социальных сетях: кросс-культурное исследование», касающиеся лингвистических коррелятов черт «Темной триады»-нарциссизма, макиавеллизма, неклинической психопатии.
151
Rye M. S., Loiacono D. M., Folck C. D., Olszewski B. T., Heim T. A., Madia B. P.
Evaluation of the psychometric properties of two forgiveness scales // Current
Psychology. 2001. V. 20. № 3. P. 260–277.
Thompson L Y., Snyder C. R., Hoffman L., Michael S. T., Rasmussen H. N., Billings L. S.,
Roberts D. E. Dispositional Forgiveness of Self, Others, and Situations // Journal
of Personality. 2005. V. 73. № 2. P. 313–360.
Williams D. R., Vaske J. J. The measurement of place attachment: Validity and gen-
eralizability of a psychometric approach // Forest science. 2003. V. 49. № 6.
P. 83 084 0.
Wood A. M., Froh J. J., Geraghty A. W. Gratitude and well-being: A review and theo-
retical integration // Clinical psychology review. 2010. V. 30. № 7. P. 890–905.
Wright P. A., Bret K. Housing environment and mental health outcomes: A levels of
analysi s per spec tive // J. Env iron . Psychol. 2007. V. 27. P. 79–89. doi : 10.1016/j.
jenvp.2006.12.001
Xu M., de Bakke M., Strijke D., Wu H. Effects of distance from home to campus
on undergraduate place attachment and university experience in China //
J. Environ. Psychol. 2015. V. 43. P. 95–104. doi: 10.1016/j.jenvp.2015.05.013.
Социальные сети и их возможности
для сбора поведенческих и психологических данных:
«за» и «против», этические вопросы
и примеры исследований
Я. А. Ле дова я
В статье рассматриваются создавшиеся за последние 15 лет благодаря
социальным сетям возможности для исследования онлайн-поведения
людей из самых разны х групп и выборок. Приводится статистика
вовлеченности в использование социальных сетей. Описываются пре-
имущества и потенциальные недостатки исследований, в которых
анализируются так называемые «цифровые следы» личности. Рас-
смотрены этические аспекты сбора таких данных на примере случая
компании «Cambridge Analyticа». С критических позиций осмыслен те-
кущий новостной дискурс и некорректно подающиеся дл я потребителей
основных СМИ результаты расследования данного случая. Также при-
ведены примеры исследований «цифровых следов», ведущихся в России,
и описаны некоторые результаты проекта СПбГУ «Стресс, здоровье
и психологическое благополучие в социальных сетях: кросс-культурное
исследование», касающиеся лингвистических коррелятов черт «Темной
триады» – нарциссизма, макиавеллизма, неклинической психопатии.
152
Ключевые слова: социальные сети, интернет-исследования, «Фейс-
бук», этический кодекс, «Темная триада», компьютерно-лингвисти-
ческие методы, семантический анализ.
За последние 15–20 лет, когда интернет, а позже социальные сети
и мессенджеры стали неотъемлемой частью жизни большей части
населения планеты, неизбежно меняется ландшафт каж додневной,
событийной и внутренней, субъективной жизни человека. Доступ-
ность интернета повлекла за собой почти неограниченный доступ
пользователей к информации и к коммуникации друг с другом.
Начиная с 2004 г., когда появилась социальная сеть «Фейсбук», соци-
альный и социально-психологический опыт большой части наших
современников существенно расширился. Доступ к сети Интернет
имеют 51 % жителей Земли (Internet World Stats, 2017) от примерно
30 % в Африке до 88 % в Северной Америке, а это в сумме более 3,8
миллиарда человек. В России уровень проникновения Интернета
оценен в 73 % (Mander, McGrath, 2017). Не менее 2,2 миллиарда человек
ежемесячно пользуются возможностями социальной сети «Фейсбук»
(Facebook Inc. Company Info, 2018), и это число более чем удвоилось
за последние пять лет (Facebook users worldwide 2008–2017, 2018).
Помимо «Фейсбука», есть и другие социальные сети, которые по-
лучили широкое распространение, и почти половина населения
планеты проводит немалую часть своего личного времени в этом
новом пространстве, формирующем новые привычки, новые модели
поведения, социальные ожидания и способы реагирования на вир-
туальные события.
За это время возник ли новые социа льные практики (в частности,
расширение круга знакомых и возможность оперативной коммуни-
кации в едином интерфейсе, коллективные обсуждения и просто-
та публичной коммуникации от первого лица с большой аудитори-
ей, распространение информации через друзей и от друзей, а также
через различные виртуальные сообщества, возможность наблюдать
за событиями из ж изни друзей и знакомых, которыми они делятся,
аналогичная возможность делиться значимыми собственными пе-
реживаниями в виде текстов, фотографий и видео, – и этот список
можно продолжать). Ежедневно в социальных сетях люди проводят
все больше времени: не менее двух часов в среднем в мире (Mander,
2017) и почти два с половиной часа – в России (данные 2015 года
Социа льно-сетевая ж изнь, 2015). Представители молодого поко-
ления в среднем уделяют внимание общению в социальных сетях
и мессенджерах еще больше времени, до 160 минут в день (Mander,
153
McGrath, 2017). Два часа и более – это большая часть свободного вре-
мени, это существенная часть дн я. Люди, особенно представители
молодого и среднего поколения, действительно вовлечены в эт у дея-
тельность очень активно. Представители более старших поколений
также активно проводят время в социальных сетях: в выборке поль-
зователей социальной сети «Фейсбук» из 8396 российских участни-
ков от 18 до 80 лет средн ий возра ст со стави л 45 ле т (Bogolyubova et al.,
2017; Panicheva et al., 2016).
При этом практическ и все теории, описывающие поведение
и внутреннюю психическую жизнь личности, претендующие на пол-
ноценное определение причин пост упков и закономерностей рабо-
ты психики, были созданы тогда, когда среднестатистический че-
ловек жи л совсем другой жизнью. Он не проводил около четверти
дневного времени в коммуникации онлайн (Mander, 2017; Социаль-
но-сетевая жизнь, 2015). Он читал только бумажные книги и ходил
в библиотеку, его досуг ограничивался чаще всего просмотром про-
грамм телевидения, которые были подготовлены редакторами, а вы-
бор их бы л крайне невелик. В течение жизни люди редко совершали
глобальные переезды, не говоря о том, чтобы жить по году в разных
странах, арендуя чужие к вартиры. Общались с теми, кто находился
физически недалеко, или время от времени был досягаем по телефо-
ну или по почте (не электронной). О том, как жили люди вне запад-
ного мира, исследователи, психологи в том числе, зачастую практи-
чески не знали (по крайней мере, крайне редко включа ли это в свои
репрезентации реальности, статьи и книги), поскольку не имели до-
ступа к таким людям, таким выборкам. И многие годы представи-
тели только примерно 12 % мировой популяции были испытуемы-
ми в 80 % публикуемых научных исследований, результаты которых
обычно распространяли на условного «среднестатистического ис-
пытуемого», т. е. абсолютно любого человека на п ланете (Azar, 2010).
Таким образом, сегодн я мы живем в условиях признанны х науч-
но обоснованными фактов, полученных в ходе исследований, внеш-
няя валидность которых легко может быть поставлена под сомнение.
При этом сама субъективная психологическая реальность, образ
жизни и даже значимые жизненные ситуации изменились. А зна-
чит, есть необходимость проводить новые исследования. И недав-
но возникшие, но объединяющие уже более половины населения
Земли Интернет и социальные сети представляют собой как ресурс
для проведения исследований, так и крайне важную часть новой ре-
альности. И об этой новой реальности необходимо формулировать
новые или обновленные психологические теории, в которые будут
154
включены и та самая новая онлайн-реальность, и те самые изме-
нившиеся в своем опыте люди, среди которых уже живут и кото-
рыми также являются сами современные психологи (Bandura, 2016).
У описанного выше нового когнитивно- и социально-психоло-
гического феномена пребывания в социальных сетях есть важная
техническая составляющая – история поведения пользователя, его
«цифровые следы» (digital footprints), сохраняется. И при наличии тех-
нических возможностей (а также иногда в силу различных ограниче-
ний, введенных руководством некоторых социальных сетей) эти следы
можно исследовать. Такой подход к сбору данных и в целом к созда-
нию и проведению психологических и междисциплинарных иссле-
дований набирает популярность (Ледовая и др., 2017а, б; Bogolyubo-
va et al., 2017, 2018; Guntuku et al., 2017; Kosinski et al., 2015; Moskvichev
et al., 2018; Panicheva et al., 2016, 2018). Исследователи, представители
социа льных наук и лингвисты, а также математики, программисты
и специалисты по работе с данными начали изучать поведение лю-
дей в социальных сетях, пытаются найти и проанализировать внешне
наблюдаемые и зафиксированные следы пользовательской истории.
Для осуществления подобных проектов не ну жны затраты на поме-
щения, оборудование, договоренности с испытуемыми: важно нали-
чие компьютеров, сервера, хостинга для хранения данных и доступ
в интернет. Кроме того, для привлечения респондентов в социаль-
ной сети необходимо оплачивать рекламу объявления, содержаще-
го ссылку на приложение, позволяющее принять у частие в исследо-
вании, но эти затраты в целом невелики. Пожалуй, самый важный
ресурс – это наличие в коллективе проекта специалистов из разных
областей знания и коммуникация между ними.
Результаты, собранные таким новым способом, лишены ря-
да методологических недостатков, известных в психологии и соци-
альных науках, и при этом сохраняют положительные стороны при-
вычных офлайн-исследований (Kosinski et al., 2015; Kern et al., 2016;
Inkster et al., 2016).
Во-первых, для решения проблемы внешней валидности психо-
логических исследований, используя данные из социа льных сетей,
можно автоматически полу чать доступ к гораздо более широкому
кругу испытуемых, и исследователей ограничивает теперь в основ-
ном лишь степень распространенности интернета и наличие фи-
нансирования для проведения рекламной кампании, привлекаю-
щей потенциальных участников (Gosling et al., 2010).
Во-вторых, имея возможность собирать при помощи специаль-
ных программ и затем ана лизировать «цифровые отпечатки» и реаль-
155
ные продукты деятельности пользователей социальных сетей (текс-
ты «постов», фотографии, метки местоположения – геотеги, метки
тематических ассоциаций – хештеги, списк и сообществ, на новос-
ти которых были подписаны пользователи, списки «друзей» и т. д.),
исследователи получают доступ к менее подверженным эффекту со-
циальной желательности и более экологически валидным данным.
В-третьих, многократно возросли размеры выборок исследова-
ний, а также сократилась по времени и удешевилась процедура сбо-
ра данных. Так, в собираемых в США через сеть «Фейсбук» данных
огда пользователь заполняет, как правило, внутри интерфейса со-
циальной сети ряд психологических опросников, а с его согласия
исследователи загружают при этом публично доступную информа-
цию, например, тексты статусов, возраст и пол, местонахождение
и информацию о подписках на публичные страницы – «page likes»)
стоимость специально настраиваемой рек ламы таких опросов (ре-
кламу можно таргетировать на демографически и географическ и
разные группы в особом разделе сети «Фейсбук» для рекламодате-
лей) колеблется в пересчете на одного респондента от 1,51 до 33 дол-
ларов, в среднем – 13,75 доллара (Batterham, 2014; Kosinski et al., 2015;
Richiardi et al., 2012). Сбор данных среди российских пользователей
гораздо менее затратен, в пределах 8–11 рублей за заполненную ан-
кету (Ледовая и др., 2017б).
В-четвертых, для того, чтобы получить данные пользователей
из практически любой страны, нет необходимости организовывать
поездку и искать возмож ность контактов с представителями другого
языка и другой культуры. Достаточно иметь доступ к версиям опрос-
ников на нужном языке и сотрудничать с лингвистом, знающим этот
язык, для последующей обработки языковых данных. Также более
реалистичными становятся задачи получения данных от маломо-
бильных групп людей (находящихся чаще дома или в учреждени-
ях), иммигрантов, пожилых людей.
Наконец, в-пятых, на данных такого масштаба можно строить
регрессионные модели и проверять предсказательные модели о лич-
ностных особенностях и поведении людей: например, по текстам
публичных постов пользователя или по тематике сообществ, на ко-
торые он/она подписан(а) (это так называемые «дешевые», как пра-
вило, доступные для сбора при помощи программы-краулера дан-
ные), можно предсказывать его/ее личностные особенности, если
до этого было собрано достаточно «дорогих» данных большого ко-
личества других пользователей (таких данных, в которых есть от-
веты этих пользователей на вопросы психологических опросников,
156
которые можно было сопоставлять для построения моделей с так-
же собранными краулером или при помощи приложения данными
об их поведении в социальной сети – о текстах, подписках на пуб-
личные страницы и т. п.) (Moskvichev et al., 2018; Panicheva et al., 2018;
Schwartz, Ungar, 2015).
Отмечу, что в целом качество данных, полученных с использо-
ванием социальных сетей и других интернет-технологий, сопоста-
вимо с оффлайн-методами сбора данных, что неоднократно отме-
чалось разными авторами (Одайник, Четвериков, 2011; Casler et al.,
2013; Ramsey et al., 2016).
Описываемый подход к сбору данных имеет и свои ограничения.
Во-первых, невозможность контролировать факторы окружающей
среды, в которой происходит заполнение опроса, а также степень
вовлеченности и внимательности респондента. Вполне возможно,
что в момент заполнения опроса кто-то шу мит или подсказывает
«правильные» варианты ответов, создавая не самую комфортную
атмосферу для заполнения психометрических методик. Во-вторых,
достаточно распространено намеренное искажение пользователя-
ми информации о своем возрасте и половой принадлежности: ре-
спонденты могу т заходить в социа льные сети через фальшивый про-
филь, выдавая себя за другого человека. В-третьих, использование
данных из социальных сетей поднимает новые вопросы исследова-
тельской этики в онлайн-среде: действительно ли участники внима-
тельно прочитали информацию об исследовании и дали информи-
рованное согласие на обработку их персональных данных или они,
не глядя, нажали на кнопку «Я согласен», чтобы побыстрее перейти
к чему-то более интересному (см. подробнее: Ethics Guidelines for In-
ternet-mediated Research, 2017). И в-четвертых, это проблематичность
заполнения слишком длинных опросников при сокращении време-
ни типичной онлайн-сессии (Kosinski et al., 2015). Многие из этих
ограничений преодолимы на этапе планирования исследования
и за счет качественной предобработки первичных данных: включе-
ние в опросник вопросов, оценивающих социальную желательность
респондента, использование «вопросов-ловушек», направленных
на отсеивание невнимательных участников, контроль времени, от-
веденного на вопрос, и исключение слишком быстрых ответов, от-
слеживание длинных цепочек одинаковых ответов и противоречи-
вых ответов на сходные по смыслу вопросы. Эти вопросы освещены
подробнее в недавней статье (Ледовая и др., 2017б).
Остановлюсь подробнее на вопросах исследовательской этики
в процессе сбора «цифровых следов» пользователей в социальных се-
157
тях и прокомментиру ю ситуацию, сложившуюся вокруг возможного
несанкционированного использования данных, собранных через ак-
каунты пользователей социальной сети «Фейсбук» в США. Вкратце
ситуация такова: пользователи участвовали в онлайн-тестировании,
аналогичном описанныму выше (собирались их «цифровые следы» –
тексты публичных постов, «лайк и страниц» и некоторые демогра-
фические данные профиля). Впоследствии результаты и эти откры-
тые личные данные (пол, возраст, место прож ивания, политическ ие
и религиозные взгляды, если они были указаны в профиле) были
переданы сторонней компаниина называется «Cambridge Analy-
tica», и ее руководство утверж дает, что эти психологические данные
затем якобы использовались для специально подготовленной в со-
ответствии с личностными особенностями пользователей таргети-
рованной агитации в предвыборной кампании ныне действующего
президента США Дональда Трампа в 2016 г.).
К сожалению, наименее реалистично описывающая события
версия (являющаяся примером распространения так называемых
«fake news», фальшивых новостей, за которыми больше эмоций и до-
мыслов, чем фактов и их ана лиза (напр.: Морозов, 2018; Cadwalladr,
2018; Frenkel et al., 2018), зафиксирована в широко распространен-
ной прессе (NYT, The Guardian, CNN, многие сюжеты российских
СМИ и телеканалов), и в ней, к сожалению, отсутствуют коммента-
рии специалистов с техническими и научными психологическими
компетенциями. Но именно эти источники создают среди читате-
лей превратное представление о том, как якобы работают с данны-
ми из социальных сетей психологи и специалисты по социальным
наукам, и о том, кто и почему нарушил этические нормы при рабо-
те с пользовательской информацией в данном слу чае.
Один из самых важных в этой версии событий вопрос: как мож-
но доказать эффективность такой «психологически таргетирован-
ной» политической рекламы? – который обязательно задал бы лю-
бой специалист по социальным наукам, ведь эта эффективность
не доказана (Goldhill, 2018; Kreiss, 2017), а для журналистов и обыч-
ной аудитории СМИ этот вопрос не нуж дался ни в каком обоснова-
нии. За данность принимались утверждения сотрудников компании
«Cambridge A nalytica» о том, что такая «психологически подобран-
ная» политическая реклама обязательно сработает.
А максимально этически нагруженный аспект этой ситуации,
к которому необходимо было бы обратить всеобщее внимание, за-
ключается в том, что существуют сотни компаний-брокеров, тор-
гующих данными из аккаунтов пользователей социальных сетей
158
(в частности, «Фейсбук»), а значит, те же данные профилей, тексты,
«лайки страниц» многократно передаются «третьим лицам». И по-
лучают эти данные такие компании при похожих обстоятельствах:
когда пользователи, не относясь к этому серьезно, участвуют в шут-
ливых тестах, отдавая информацию о себе, нажимая кнопку «начать
тест». А возможности для сбора личной информации санкциониро-
ваны прави лами социальных сетей, и поэтому некорректно говорить
о «взломе аккау нтов» пользователей. К сожалению, в СМИ эта сто-
рона ситуации, т. е. распространенность практик сбора и передачи
сторонним компаниям информации из профилей социальных се-
тей, почти не рассматривалась.
Более реалистичная картина событий в кейсе компании «Сam-
bridge Аnalytica» (с акцентами на более значимых вопросах и без не-
доказанных обвинений) восстанавливается, если прочитать рассле-
дования специалистов с техническим бэкграундом (Goldhill, 2018;
Kavanagh, 2018; Mac, 2018).
Каковы последстви я этой все еще незавершенной ситуации
для специалистов по социа льным наукам?
Спустя полтора месяца после начала обсу ждений этого кейса
в СМИ компания «Фейсбук» сделала видимыми для пользователей
все при ложения (игры, тесты), которые собирают данные и которым
в какой-то момент дали разрешение это сделать. Далее основатель
и генеральный директор компании «Фейсбук» Марк Цукерберг за-
явил о том, что пользователи смогут контролировать то, какую часть
своей персональной информации они смогут показывать потенци-
альным рекламодателям, таргетирующим свои объявления для раз-
ных групп пользователей (Goldman, 2018). Кроме того, компания рез-
ко ограничивает возможности для исследователей (Schroepfer, 2018),
гораздо более строго намереваясь подходить к отбору исследователь-
ских приложений и рассматривая силами специальной научной ко-
миссии заявки на запуск таких приложений (Schrage, Ginsberg, 2018).
В свою очередь, представители социальных наук обеспокоены тем,
что отбор исследователей может стать предвзятым, а объективная
картина текущего и будущего состояния социа льно-сетевых нау ч-
ных проектов из-за этого постра дает. Поэтому в онлайн-журнале
«Internet Policy Review» была помещена критическая статья, рассмат-
ривающая последствия меняющихся условия для исследователей
и исследований. А вторы начали собирать подписи коллег, которые
поддерж ивают их обеспокоенность (Bruns, 2018).
Рядовые пользователи сети «Фейсбук», те, кто мог бы стать по-
тенциальными участниками новых исследований, начинают скры-
159
вать или даже уда лять свои аккаунты в социальной сети. И во мно-
гом их тревоги обусловлены некорректной подачей информации
со стороны массовых СМИ.
Хотелось бы призвать СМИ к ответственному и более профес-
сиональному подходу в освещении таких важных и касающихся
практически каждого человека событий. Кроме того, самим поль-
зователям, адресатам материа лов СМИ, было бы полезно подходить
к оценке информации из таблоидов и телепрограмм более критич-
но. И, если речь идет о проблеме, касающейся использования совре-
менных технологий или нау чных исследований, в первую очередь,
обращать внимание на комментарии профессионалов, у ченых и ин-
женеров, а не рядовых журналистов.
Приведу примеры академических исследований, ведущихся в Рос-
сии и в мире на основе данных, получаемых из социальных сетей.
С данными из социальных сетей (в основном из сетей «Фейсбук»
и «Твиттер») работает крупный проект из Пенсильванского универ-
ситета под руководством Мартина Селигмана (напр.: Guntuku et al.;
2017; Kern et al., 2017; Schwartz, Ungar, 2015). Одними из первых иссле-
дователей, предложивших сочетать данные, полученные при помо-
щи психологических опросников, и «цифровые следы» пользователей
сети «Фейсбук», были М. Косински и Д. Стилвелл из Кембридж-
ского университета (сейчас М. Косински работает в Стенфордском
университете) (напр.: Kosinski et al., 2015; Youyou et al., 2015). В Рос-
сии при помощи программ-краулеров, собирающих открытые дан-
ные из социальных сетей, работают, например, лаборатории Высшей
школы экономики: ЛИНИС в Санкт-Петербурге, исследователи ко-
торой изучают в основном политический дискурс в российских со-
циальных сетях (Bodrunova et al., 2017; Koltsova et al., 2017), и Центр
исследования современного детства в Москве, сотрудники которого
изучают то, как в социальных сетях отражается поведение современ-
ны х под ростков (По лив анова, Сми рнов, 2017; Smirnov, Thurner, 2017).
В СПБГУ с 2015 по 2017 г. активно велась работа над проектом
«Стресс, здоровье и психологическое благополучие в социальных се-
тях: кросс-культурное исследование», в рамках которого изучалась
роль черт «Темной триады» – нарциссизма, макиавеллизма, некли-
нической психопатии – и уровня морального отчуждения в прояв-
лении агрессивного онлайн-поведении среди пользователей сети
«Фейсбук» в России и США (склонность к проявлению онлайн-
агрессии оценивалась по самоотчету при помощи нескольких пове-
денческих вопросов). Кроме того, эти же несколько тысяч пользова-
телей через специальное приложение, реклама которого появлялась
160
в ленте новостей, отвеча ли на вопросы о субъективном благополу-
чии и удовлетворенности жизнью (шкалы WHO-5 и SWLS Э. Дине-
ра, см.: Ледовая и др., 2015) и давали согласие на скачивание текстов
их публично доступных постов и «лайков страниц». Впоследствии
тексты анализировались при помощи компьютерно-лингвистиче-
ских методов с применением морфологического и семантическо-
го ана лиза в поисках лингвистических коррелятов перечисленных
психологических параметров.
Коротко опишу результаты этого проекта, связанные с обнару-
жением лингвистических коррелятов черт «Темной триады» (Bogoly-
ubova et al., 2018; Panicheva et al., 2016; Moskvichev et al., 2018). В сбо-
ре данных через приложение в социальной сети «Фейсбук» осенью
2015 г. приняли участие 6724 человека (77,9 % – женщины 18–85 лет,
средний возраст 44,96 лет, SD = 11,58). В течение двух недель реклам-
ное объявление, приглашавшее принять у частие в исследовании
психологических особенностей личности с возможностью получить
обратную связь, показывалось в ленте новостей российских пользо-
вателей старше 18 лет (показ объявления оплачивался из средств на-
учно-исследовательского проекта СПбГУ № 8.38.351.2015). Пользова-
тели заполняли ряд психологи ческих опросников, включая опросник
«Краткая темная триада» (Егорова и др., 2015; Jones, Paulhus, 2014),
и давали разрешение на скачивание текстов их публично доступ-
ных постов. Черты «Темной триады» – нарциссизм, макиавеллизм,
неклиническая психопатия – считаются наиболее яркими харак-
теристиками отрицательных проявлений личности; носители этих
черт отличаются склонностью к манипулированию окружающими
и низким уровнем способности к сопереживанию. При этом нарцис-
сам свойственны умение производить первое впечатление и стрем-
ление к демонстрации собственной значимости – с малой заботой
о своей реальной эффективности и приносимой пользе; макиавел-
листы склонны к циничности, поиску личной выгоды и прагмати-
ческой морали, а носители черты неклинической психопатии склон-
ны к обману, импульсивны и максимально эмоционально холодны
(Егорова, Ситникова, 2014; Paulhus, Williams, 2002).
При обработке лингвистических данных из рассмотрения были
исключены тексты репостов. Среднее количество постов у приняв-
ших участие в опросе пользователей составило 7,67 (SD=5,69), сред-
няя длина поста – 24,77 предложения (SD=38,13). Была проведена
процедура нормализации и применены семантический и морфоло-
гический анализ полученных текстов. Было проведено корреляци-
онное исследование, в котором была выявлена значимость опреде-
161
ленных лингвистических параметров текстов в связи с показателями
«Темной триа ды».
Так, средняя длина поста значимо отрицательно коррелиро-
вала со шкалой макиавеллизма (rs=–0,11, p<0,01), положительно –
со шкалой нарциссизма (rs=0,05, p<0,05). Средняя длина предложе-
ния также отрицательно коррелировала со шкалой макиавеллизма
(rs=–0,06, p<0,05).
Лексические корреляты черт «Темной триады» ввиду использова-
ния поправки на множественность сравнений (Benjamini, Hochberg,
1995) в итоге не получили значимых коэффициентов, но имеются
статистические тенденции, и, как предполагается, необходимо уве-
личение выборки для получения более надежных результатов. Лек-
семы, положительно коррелирующие на уровне тенденции с опи-
санными чертами, представлены ниже.
Было показано, что неклиническая психопатия коррелирует
положительно с частым использованием слов (лексем) о политике
(США, Россия, русский, президент, нация, славянский), о конкрет-
ных и материальных потребностях (деньги, рубль, масса, связывать,
побеждать); нарциссизм – с высказывани ями о себе (мой, я, свой)
и с вербализацией социальных отношений (важный, слово, благо-
дарность, решение, спасибо); параметр макиавеллизма бы л более вы-
соко отрицательно связан со словами, выражающими теплые меж-
личностные отношения (себя, любить, друг, сердце, мы, понимать,
чувство), а положительно связан с небольшим количеством доста-
точно случайных лексем (Russia, оригинал, стройный, ИГИЛ, Но-
вороссийск, инвестиции, жарко) (Bogolyubova et al., 2018; Paniche-
va et al., 2016).
При оценке коррелирующих с высокими значениями «Темных
черт» семантическими кластерами (метод K-Means clustering with
Eucli dean distance) было получено, что неклиническая психопатия
значимо коррелирует с к ластерами «валюта» (rs=0,11, p<0,01), «еда»
(rs=0,08, p<0,05), «политические институты» (rs=0,074, p<0,05), «фи-
нансовые операции» (rs=0,075, p<0,05); нарциссизм с кластерами «за-
явления» (примеры: вызов, жалоба, заявление, обещание, обраще-
ние, ответ) (rs=0,08, p<0,05), «владение» (брать, взять, давать, забирать,
нести, отдавать) (rs=0,076, p<0,05), «мышление» (rs=0,073, p<0,05); ма-
киавеллизм имел в основном только отрицательные корреляции, са-
мые значимые – с кластерами «религиозный мистицизм» (rs=–0,101,
p<0,01), «благополучие» (благополучие, комфорт, отдых, покой, рав-
новесие, спокойствие, уют) (rs=–0,094, p<0,01), «соц иальные отноше-
ния» (rs=–0,085, p<0,01) (Bogolyubova et al., 2018).
162
При использовании LDA (Latent Dirichlet Allocation) другой груп-
пой авторов в работе с данными, полученными год спустя через это же
приложение в сети «Фейсбук» (3341 человек, 52 % – женщины, сред-
ний возраст 46,19, SD=12,66; использовалась поправка Бенджамини–
Хохберга), было выявлено, что параметр неклини ческой психопатии
коррелирует с к ластерами «патриотизм» (rs=0,068, p<0,01), «ежеднев-
ная рутина» (куда входят темы, связанные с деньгами и покупками)
(rs=0,064, p<0,05), а на уровне статистической тенденции – с класте-
ром «бизнес» (деньги, работа, рубль, цена, бизнес, проект) (rs=0,05,
p<0,06). Нарциссизм коррелирует с кластерами «дружба» (rs=0,059,
p<0,05) и «здоровье» (rs=0,051, p<0,06), а макиавеллизм – с кластера-
ми «бизнес» (rs=0,052, p<0,05) и «патриотизм» (rs=0,049, p<0,06) и от-
рицательно – с кластером «вера» (rs=–0,068, p<0,01) (Moskvichev et al.,
2018).
Эти данные могут иллюстрировать то, каковы субъективные
переживания носителей указанных «темных черт» – нарциссизма,
макиавеллизма, неклинической психопатии, – в чем заключаются
их спонтанные вербальные проявления в социально-сетевой комму-
никации, отражающие содержание смысловой сферы и коммуника-
тивных интенций. Такие результаты полезны для дополнительного
теоретического осмысления конструкта «Темная триада», обогаще-
ния представлений о феноменологии его поведенческих и субъек-
тивно-психологических проявлений.
Подводя итоги, надеюсь на продуктивное будущее научно-пси-
хологических исследований «цифровых следов» личности, успеш-
ное сотрудничество мультидисциплинарных коллективов. Этичес-
кие аспекты таких проектов будут осознаваться всеми участниками
исследований и даже СМИ, а новые процедуры сбора, обработ-
ки и анализа данных позволять ставить новые интересные задачи
и приходить как к важным теоретическим инсайтам и осмыслени-
ям, так и к созданию социально значимых проектов психологичес-
кой помощи и поддержки.
Литература
Егорова М. С., Паршикова О. В., Ситникова М. А. Адаптация Короткого опрос-
ника Темной триа ды. Психологические исследования, 2015. Т. 8. № 43.
URL: http://psystudy.ru (дата обращения: 20.04.2018).
Егорова М. С., Ситникова М. А. Темная триада // Психологические исследо-
вания? 2014. Т. 7. № 38. С. 12. URL: http://psystudy.ru (дата обращения:
20.04.2018).
163
Социально-сетевая жизнь. Исследовательский холдинг Ромир. 2015. URL:
http://romir. ru/ studies/670_1432155600 (дата обращения: 21.08.2017).
Ледовая Я. А., Боголюбова О. Н., Тихонов Р. В. Стресс, благополучие и Темная
триа да // Психологические исследования. 2015. Т. 8. № 43. URL: http://
psystudy.ru (дата обращения: 01.04.2018).
Ледовая Я. А., Тихонов Р. В., Боголюбова О. Н. Социа льные сети как нова я среда
для междисциплинарных исследований поведения человека // Вестник
СПбГУ. Сер. 16. Психология. Педагог ика. 2017а. Т. 7. № 3. С. 193–210.
Ледовая Я. А., Тихонов Р. В., Иванов В. Ю., Яминов Б. Р., Боголюбова О. Н. Ор-
ганизационно-методические вопросы сбора данных в онлайн-исследо-
вании поведения пользователей социальной сети «Фейсбук» из России
и США // Вестник СПбГУ. Сер. 16. «Психология. Педагогика». 2017б.
T. 7. № 4. С. 308–327.
Морозов С. «Русский след» в скандале с утечкой данных Facebook. Экск лю-
зивное расследование RTVI // RTVI. 23.03.2018. URL: https://rtvi.com/
stories/russkiy-sled-v-skandale-s-utechkoy-dannykh-facebook-eksklyuzivnoe-
rassledovanie-rtvi (дата обращения: 20.04.2018).
Одай ник А. С., Четвериков А. А. Проведение экспериментальных психо-
логических исследований в сети Интернет // Психология XXI века:
Материалы Меж дунар. нау ч.-практ. конф. молодых ученых «Пси-
хология XXI века». 21–23 апреля 2011 г., Санкт-Петербург / Под ред.
О. Ю. Щелковой . СПб.: Изд-во СПбГУ, 2011. С. 85–87.
Поливанова К. Н., Смирнов И. Б. Что в профи ле тебе моем: Данные «Вкон-
такте» как инструмент изучения интересов современных подростков //
Вопросы образования. 2017. № 2. С. 134–152.
Azar B. Are your findings “WEIRD”? // Monit. Psychol, 2010. V. 41. № 5.
Bandura A. Moral Disengagement: How People Do Harm and Live With Themselves.
N. Y.: Worth Publishers, 2016.
Batterham P. J. Recruitment of mental health survey participants using Internet
advertising: content, characteristics and cost effectiveness // International
journal of methods in psychiatric research. 2014. V. 23. № 2. P. 184–191.
Benjamini, Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: A practical and
powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society.
Series B (Methodological), 1995. V. 57. P. 289–300.
Bodrunova S., Koltsova O., Koltsov S., Nikolenko S. Who’s Bad? Attitudes Toward
Resettlers From the Post-Soviet South Versus Other Nations in the Russian
Blogosphere // International Journal of Communication. 2017. V. 11. P. 3242–
3264.
Bogolyubova O., Panicheva P., Tikhonov R., Ivanov V., Ledovaya Y. Dark Personali-
ties on Facebook: Harmful Online Behaviors and Language. // Computers in
Human Behavior. 2018. V. 78. P. 151–159.
164
Bogolyubova O., Tikhonov R., Ivanov V., Panicheva P., Ledovaya Y. Violence exposure,
posttraumatic stress and subjective well-being in a sample of Russian adults //
Journal of Interpersonal Violence, 2017. doi: 10.1177/0886260517698279 (дата
обращения: 21.04.2018).
British Psychological Society. Ethics Guidelines for Internet-mediated Research,
2017. URL: https://www.bps.org.uk/news-and-policy/ethics-guidelines-inter-
net-mediated-research-2017 (дата обращения: 20.04.2018).
Bruns A. Facebook shuts the gate after the horse has bolted and hurts real research
in the process // Internet Policy Review. 25.04.2018. URL: https://policyreview.
info/articles/news/facebook-shuts-gate-after-horse-has-bolted-and-hurts-real-
research-process/786 (дата обращения: 26.04.2018).
Cadwalladr C. ‘I made Steve Bannon’s psychological warfare tool’: meet the data war
whistleblower // The Guardian. 18.03.2018. URL: https://www.theguardian.
com/news/2018/mar/17/data-war-whistleblower-christopher-wylie-faceook-
nix-bannon-trump (дата обращения: 20.04.2018).
Casler K., Bickel L., Hackett E. Separate but equal? A comparison of participants
and data gathered via Amazon’s MTurk, social media and face-to-face behav-
ioral testing // Computers in Human Behavior. 2013. V. 29. № 6. P. 2156–2160.
Facebook Inc. Company Info // Facebook Newsroom. URL: https://newsroom.
fb.com/company-info (дата обращения: 10.04.2018).
Frenkel S., Rosenberg M., Confessore N. Facebook Data Collected by Quiz App
Included Private Messages. // The New York Times. 10.04.2018. URL: https://
www.nytimes.com/2018/04/10/technology/facebook-cambridge-analytica-
private-messages.html (дата обращения: 20.04.2018).
Goldhill O. The psychology behind Cambridge Analytica is massively overhyped //
Quartz. 29.03.2018. URL: https://qz.com/1240331/cambridge-analytica-
psychology-the-science-isnt-that-good-at-manipulation (дата обращения:
20.04.2018).
Goldman R. Hard Questions: What Information Do Facebook Advertisers K now
About Me? // Facebook Newsroom. 23.04.2018. URL: https://newsroom.
fb.com/news/2018/04/data-and-advertising (дата обращени я: 26.04.2018).
Gosling S. D., Sandy C. J., John O. P., Potter J. Wired but not Weird: The promise of
the Internet in reaching more diverse samples // Behavioral and Brain Sciences.
2010. V. 33. № 2–3. P. 94–95.
Guntuku S. C., Yaden D. B., Kern M. L., Ungar L. H., Eichstaedt J. C. Detecting
depression and mental illness on social media: an integrative review // Curr.
Opin. Behav. Sci. 2017. V. 18. P. 43–49.
Inkster B., Stillwell D., Kosinski M., Jones P. A decade into Facebook: where is psychia-
try in the digital age? // The Lancet Psychiatr y. 2016. V. 3. № 11. P. 1087–1090.
Jones D. N., Paulhus D. L. Introducing the Short Dark Triad (SD3): A Brief Measure
of Dark Personality Traits // Assessment. 2014. V. 21. № 1. P. 28–41.
165
Kavanagh C. Why (almost) everything reported about the Cambridge A naly ti-
ca Facebook ‘hacking’ controversy is wrong // Medium. 26.03.2018. URL:
https://medium.com/@CKava/why-almost-everything-reported-about-the-
cambridge-analy tica-facebook-hacking-controversy-is-db7f8af2d042 (дата
обращения: 20.04.2018).
Kern M. L., Park G., Eichstaedt J. C., Schwartz H. A., Sap M., Smith L. K., Ungar L. H.
Gaining insights from social media language: Methodologies and challenges //
Psychology Methods. 2016. V. 21. № 4. P. 507–525.
Koltsova O., Alexeeva S., Nikolenko S., Koltsov M. Measuring Prejudice and Ethnic
Tensions in User-Generated Content // Annual Review of CyberTherapy and
Telemedicine. 2017. V. 15. P. 76–81.
Kosinski M., Matz S., Gosling S., Popov V., Stillwell D. Facebook as a research tool
for the social sciences: opportunities, challenges, ethical considerations, and
practical guidelines // Am. Psychology. 2015. V. 70. № 6. P. 543–556.
Kosinski M., Bachrach Y., Kohli P., Stillwell D., Graepel T. Ma nife stat ions of user per-
sonality in website choice and behaviour on online social networks // Machine
Learning, 2013. V. 95. № 3. P. 1–24.
Kreiss D. Micro-ta rgetin g, the qu anti fied pers uasion // Internet Policy Rev iew. 2017.
V. 6. № 4. DOI: 10.14763/2017.4.774.
Mac R. Cambridge Analytica Data Scientist Aleksandr Kogan Wants You To Know
He’s Not A Russian Spy // BuzzFeed News. 23.04.2018. URL: https://www.
buzzfeed.com/ryanmac/facebook-cambridge-analytica-aleksandr-kogan-not-
spy?utm_term=.nnvXmOZml#.yoeL6kK6x (дата обращения: 26.04.2018).
Mander J. Daily time spent on social networks rises to over 2 hours // Global Web
Index. 2017. UR L: http://blog.globalwebindex.net/chart-of-the-day/daily-time-
spent-on-social-networks (дата обращени я: 12.08.2017).
Mander J., McGrath F. GWI Social Summar y Q1 2017 // Global Web Index. 2017.
URL: https://www.globalwebindex.net (дата обращения: 10.08.2017).
Miniwatts Marketing Group. World Internet usage and population statistics: June,
30 2017 // Internet World Stats. 2017. URL: http://www.internet worldstats.com/
stats.htm (дата обращения: 01.08.2017).
Moskvichev A., Menshov S., Dubova M., Filchenkov A. Using Linguistic Activity In
Social Networks To Predict and Inter pret Dark Psychological Traits // Artificial
Intelligence and Natural Language 6th Conference, AINL 2017, St Petersburg,
Russia, September 20–23, 2018, Revised Selected Papers / Eds A. Filchenkov,
L. Pivovarova, J. Žižka. 2018. V. XI. P. 16–26. doi.10.1007/978-3-319-71746-3_2.
Panicheva P., Bogolyubova O., Ledovaya Y. Lexical, Semantic and Morphological
Correlates of the Dark Triad Personality Traits in Russian Facebook Texts //
Proceedings of the A INL FRUCT 2016. 10–12 November 2016 / Eds S. Balan-
din, A. Filchenkov, L. Pivovarova, J. Žižka. Saint-Petersburg, Russia. FRUCT
Oy, Finland. P. 72–79.
Panicheva P., Mirzagitova A., Ledovaya Y. Semantic Feature Aggregation for Gender
Identification in Russian Facebook // AINL 2017: Artificial Intelligence and
Natural Language / Eds A. Filchenkov, L. Pivovarova, J. Žižka. Communica-
tions in Computer and Information Science. Springer, Cham, 2018. V. 789.
Р. 3–15 . UR L: ht tps :// lin k.s pri nger.com/cha pter/10.100 7/9 78-3-319-7174 6-3_1.
Paulhus D. L., Williams K. M. The Dark Triad of personality: Narcissism, Machia-
vellianism and psychopathy // Journal of Research in Personality. 2002. V. 36.
6. P. 556–563.
Ramsey S. R., Thompson K. L., McKenzie M., Rosenbaum A. Psychological research in
the internet age: e quality of web-based data // Computers in Human Behavior.
2016. V. 58. P. 354–360.
Richiardi L., Pivetta E., Merletti F. Recr uiting Study Participants through Facebook //
Epidemiology. 2012. V. 23. № 1.
Schrage E., Ginsberg D. Facebook Launches New Initiative to Help Scholars As-
sess Social Media’s Impact on Elections // Facebook Newsroom. 09.04.2018.
URL: https://newsroom.f b.com/news/2018/04/new-elections-initiative (дата
обращения: 26.04.2018).
Schroepfer M. An Update on Our P lans to Res trict Data Ac cess on Facebo ok // Face -
book Newsroom. 04.04.2018. URL: https://newsroom.fb.com/news/2018/04/
restricting-data-access (дата обращения: 26.04.2018).
Schwartz H. A., Ungar L. H. Data-Driven Content Analysis of Social Media // The
Annals of the American Academy of Political and Social Science. 2015. V. 659.
1. P. 78–94.
Smirnov I., Thurner S. Formation of homophily in academic performance: Students
change their friends rather than performance // Plos One. 2017. V. 12. № 8.
P. 1– 16 .
Statista Inc. Facebook users worldwide 2008–2017. 2017. URL: https://www.statista.
com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide
(дата обращения: 10.04.2018).
Youyou W., Kosinski M., Stillwell D. J. Computer-based personality judgements are
mor e accurate than those made by humans // Pr oc. National Ac ad. Sci. (PNA S).
2015. V. 112. № 4. Р. 1036–1040.
УДК 159.9
ББК 88
П 86
Психологические исследования: Вып. 9 / Под ред. А. Л. Жу-
равлева, Е. А. Сергиенко, Н. Е. Харламенковой. – М.: Изд-во
«Институт психологии РАН», 2018. – 174 с.
ISBN 978-5-9270-0377-8
П 86
© ФГБУН «Инст итут психологии РАН», 2018
ISBN 978-5-9270-0377-8
УДК 159.9
ББК 88
Девятый сборник «Психологические исследования» традици-
онно сформирован по итогам проведения VII Международной
конференции молодых ученых «Психология – наука будущего,
проходившей 14–15 ноября 2017 г. в Институте психологии РАН
совместно с фак ультетом пси хологии ГАУГН. В сборник вошли
14 статей молоды х ученых по разным теоретическим и экспери-
ментальным вопросам психологии. В сборник также включены
тексты лекций, прочитанных на конференции известными уче-
ными: С. К. Нартовой-Бочавер (НИУ ВШЭ, Москва) и Я. А. Ле-
довой (СПбГУ, Санкт-Петербург). Данная книга представляет
интерес для психологов, преподавателей психологии, молодых
ученых и всех, для кого научная работа и творчество составляют
безусловную ценность и имеют общественную значимость.
Редакционная коллегия:
Ю. В. Быховец, Г. А. Виленская, М. В. Дан, Н. Н. Казымова, Е. И. Лебедева,
Е. А. Никитина, М. А. Падун, Е. А. Сергиенко, А. Ю. Уланова
Все права защищены. Любое использование материа лов
данной книги полностью или частично
без разрешения правообладателя запрещается
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Conference Paper
Full-text available
The presented project is intended to make use of growing amounts of textual data in social networks in the Russian language, in order to find linguistic correlates of the Dark Triad personality traits, comprising non-clinical Narcissism, Machiavellianism and Psychopathy. The background for the investigation includes, on the one hand, psychological research on these phenomena and their measurement instruments, and on the other hand, recent advances in computational stylometry and text-based author profiling. The measures for these psychological phenomena are provided by recognized self-report psychological surveys adapted to Russian. Morphological and semantic analysis are applied to investigate the relationship between the Dark traits and their linguistic manifestation in social network texts. Significant morphological and semantic correlates of Narcissism, Machiavellianism and Psychopathy are identified and compared to respective advances in English author profiling. In order to deepen our understanding of the relation between these psychological characteristics and natural language use, the identified linguistic features are interpreted in terms of the fine-grained factor structure of the Dark traits. Identifying correlated features is a step towards automatic Dark trait prediction and early detection of the potentially harmful mental states.
Article
Full-text available
Language data available through social media provide opportunities to study people at an unprecedented scale. However, little guidance is available to psychologists who want to enter this area of research. Drawing on tools and techniques developed in natural language processing, we first introduce psychologists to social media language research, identifying descriptive and predictive analyses that language data allow. Second, we describe how raw language data can be accessed and quantified for inclusion in subsequent analyses, exploring personality as expressed on Facebook to illustrate. Third, we highlight challenges and issues to be considered, including accessing and processing the data, interpreting effects, and ethical issues. Social media has become a valuable part of social life, and there is much we can learn by bringing together the tools of computer science with the theories and insights of psychology. (PsycINFO Database Record
Article
Full-text available
Homophily, the tendency of individuals to associate with others who share similar traits, has been identified as a major driving force in the formation and evolution of social ties. In many cases, it is not clear if homophily is the result of a socialization process, where individuals change their traits according to the dominance of that trait in their local social networks, or if it results from a selection process, in which individuals reshape their social networks so that their traits match those in the new environment. Here we demonstrate the detailed temporal formation of strong homophily in academic achievements of high school and university students. We analyze a unique dataset that contains information about the detailed time evolution of a friendship network of 6,000 students across 42 months. Combining the evolving social network data with the time series of the academic performance (GPA) of individual students, we show that academic homophily is a result of selection: students prefer to gradually reorganize their social networks according to their performance levels, rather than adapting their performance to the level of their local group. We find no signs for a pull effect, where a social environment of good performers motivates bad students to improve their performance. We are able to understand the underlying dynamics of grades and networks with a simple model. The lack of a social pull effect in classical educational settings could have important implications for the understanding of the observed persistence of segregation, inequality and social immobility in societies.
Article
Full-text available
Social networking sites are a part of everyday life for over a billion people worldwide. They show no sign of declining popularity, with social media use increasing at 3 times the rate of other Internet use. Despite this proliferation, mental healthcare has yet to embrace this unprecedented resource. We argue that social networking site data should become a high priority for psychiatry research and mental healthcare delivery. We illustrate our views using the world’s largest social networking site, Facebook, which currently has over 1 billion daily users (1 in 7 people worldwide). Facebook users can create personal profiles, socialize, express feelings, and share content, which Facebook stores as time-stamped digital records dating back to when the user first joined. Evidence suggests that 92% of adolescents go online daily and disclose considerably more about themselves online than offline. Thus, working with Facebook data could further our understanding of the onset and early years of mental illness, a crucial period of interpersonal development. Furthermore, a diminishing ‘digital divide’ has allowed for a broader sociodemographic to access Facebook, including homeless youth, young veterans, immigrants, patients with mental health problems, and seniors, enabling greater contact with traditionally harder-to-reach populations.
Article
During the past three decades there has been a persistent, and dark, narrative about political micro-targeting. But while it might seem that the micro-targeting practices of campaigns have massive, and un-democratic, electoral effects, decades of work in political communication should give us pause. What explains the outsized concerns about micro-targeting in the face of the generally thin evidence of its widespread and pernicious effects? This essay argues that we have anxieties about micro-targeting because we have anxieties about democracy itself. Or, to put it differently, that scholars often hold up an idealised vision of democracy as the standard upon which to judge all political communication.
Conference Paper
The goal of the current work is to evaluate semantic feature aggregation techniques in a task of gender classification of public social media texts in Russian. We collect Facebook posts of Russian-speaking users and apply them as a dataset for two topic modelling techniques and a distributional clustering approach. The output of the algorithms is applied as a feature aggregation method in a task of gender classification based on a smaller Facebook sample. The classification performance of the best model is favorably compared against the lemmas baseline and the state-of-the-art results reported for a different genre or language. The resulting successful features are exemplified, and the difference between the three techniques in terms of classification performance and feature contents are discussed, with the best technique clearly outperforming the others.
Article
The goal of this paper was to assess the connection between dark personality traits and engagement in harmful online behaviors in a sample of Russian Facebook users, and to describe the language they use in online communication. A total of 6,724 individuals participated in the study (mean age = 44.96 years, age range: 18–85 years, 77.9% — female). Data was collected via a purpose-built application, which served two purposes: administer the survey and download consenting user’s public wall posts, gender and age from the Facebook profile. The survey included questions on engagement in harmful online behaviors and the Short Dark Triad scale; 15,281 wall posts from 1,972 users were included in the dataset. These posts were subjected to morphological, lexical and semantic analyses. More than 25% of the sample reported engaging in harmful online behaviors. Males were more likely to send insulting or threatening messages and post aggressive comments; no gender differences were found for disseminating other people’s private information. Psychopathy and male gender were the unique predictors of engagement in harmful online behaviors. A number of significant correlations were found between the dark traits and numeric, lexical, morphological and semantic characteristics of the participants’ posts.
Article
Facebook is rapidly gaining recognition as a powerful research tool for the social sciences. It constitutes a large and diverse pool of participants, who can be selectively recruited for both online and offline studies. Additionally, it facilitates data collection by storing detailed records of its users’ demographic profiles, social interactions, and behaviors. With participants’ consent, these data can be recorded retrospectively in a convenient, accurate, and inexpensive way. Based on our experience in designing, implementing, and maintaining multiple Facebook-based psychological studies that attracted over 10 million participants, we demonstrate how to recruit participants using Facebook, incentivize them effectively, and maximize their engagement. We also outline the most important opportunities and challenges associated with using Facebook for research; provide several practical guidelines on how to successfully implement studies on Facebook; and finally, discuss ethical considerations.
Article
The internet is increasingly used in psychological research to solicit participants and collect data. This paper includes two studies examining the quality of data obtained via web-based methods administered either inside or outside the lab. Both studies used item recognition accuracy as a proxy for attention to questions. Study 1 examined the extent to which undergraduate participants (N = 504) read and attended to questions either inside or outside the lab. Study 2 (N = 744) replicated Study 1, added a Mechanical Turk sample, and examined attention to non-intuitive survey instructions. Results indicated that participants demonstrated good item recognition, regardless of locale or sample; however, small sex effects on accuracy were found in both studies. Specifically, women were more accurate at identifying previously seen items than men in both Study 1 and Study 2. In Study 2, Mechanical Turk participants were more likely to read instructions than undergraduate participants, regardless of whether they participated inside or outside of the lab. The findings support the use of the internet for sampling purposes as well as survey administration, and suggest that researchers use care when studies include non-intuitive instructions.