Интересное сегодня
Предпочтения возрастного разрыва в романтических отношениях
ВведениеМногие люди выбирают партнеров примерно своего возраста, но некоторые предпочитают партнеров...
Метааналитическая оценка надежности шкал конфликта между раб...
Введение Взаимодействие между рабочими и семейными ролями играет ключевую роль в благополучии сотруд...
Воображение движения влево и вправо: целостное движение тела...
Введение Моторное воображение (MI) — это способность симулировать физические движения без их реально...
Психометрические свойства тайской версии опросника личности ...
Введение Исследование личностных черт и их связь с психическими расстройствами является важной облас...
Риски полного суицида среди людей, живущих с ВИЧ в провинции...
Введение ВИЧ/СПИД продолжает оставаться серьезной угрозой для общественного здоровья. По данным ООН,...
Как найти радость в мире, полном трудностей
На днях я оказалась в ситуации, когда смеясь до слез с двумя моими подростками, поняла, как важна ра...
Введение
Социальные взаимодействия играют ключевую роль в жизни человека, влияя как на физическое, так и на психическое благополучие. Однако количественная оценка социальных взаимодействий для научного анализа представляет собой определенные трудности. Одна из многообещающих возможностей для объективного измерения человеческих взаимодействий — это использование цифровых следов общения. В частности, значительная часть человеческого взаимодействия в наше время происходит онлайн, включая социальные сети и мессенджеры.
Подход
В 2022 году в Германии, по оценкам, 72% населения ежедневно использовали мессенджеры, причем этот показатель достигал 90% среди молодежи до 30 лет. Эти цифровые взаимодействия фиксируются на устройствах пользователей, создавая полезный источник данных о продольных и аутентичных человеческих взаимодействиях. Новый подход к получению цифровых следов социальных взаимодействий для научных исследований — это передача данных (data donation). Исследователи могут запрашивать данные напрямую у пользователей, предлагая им загрузить свои данные, извлечь информацию, относящуюся к исследованию, и отправить ее с полным согласием.
Сбор данных и конфиденциальность
Некоторые инструменты для передачи данных, такие как Port или ChatDashboard, позволяют исследователям создавать цепочки передачи данных, которая обеспечивает автоматическое извлечение только информации, относящейся к исследованию. Однако до сих пор существует необходимость тщательно управлять данными, которые исключаются из анализа. Процесс деидентификации данных важен, так как он позволяет скрывать или размывать лица, а также редактировать чувствительные текстовые сообщения.
Платформа Dona
Dona — это веб-ориентированная, открытая платформа для передачи данных из мессенджеров, таких как WhatsApp, Facebook и Instagram. На платформе участники получают информацию о целях, преимуществах и процедурах передачи данных и могут дать явное согласие на участие.
Процесс передачи данных
Процесс передачи данных состоит из трех компонентов: запроса личных данных из WhatsApp, Facebook или Instagram, деидентификации данных и визуальной обратной связи с участниками. Платформа в настоящее время доступна на пяти языках: английском, немецком, украинском, армянском и русском. Участники могут загрузить файлы с историей чатов на свои устройства и воспользоваться Dona для передачи данных.
Процесс деидентификации
Участники импортируют запрошенные данные на веб-страницу Dona. В процессе деидентификации заменяются все имена пользователей на псевдонимы, извлекаются временные метки и длина каждого сообщения, что приводит к получению анонимизированных метаданных без текстового контента.
Визуальная обратная связь
Сразу после передачи данных участники получают визуальную обратную связь, предоставляющую информацию о их поведении в сообщениях. Эта обратная связь содержит различные графики и иллюстрирует три аспекта социальных взаимодействий: интенсивность (измеряемая количеством слов), активные часы и время отклика.
Оценка и результаты онлайн-исследования
В ходе онлайн-исследования, в котором приняли участие 85 человек, была проведена оценка валидности минимизированных данных сообщений для изучения социальных взаимодействий. Исследование оценивало воспринимаемое влияние визуальной обратной связи на участников и подтверждало, что собранные данные отражают известные характеристики социальных взаимодействий, включая баланс, гетерогенность и всплескообразность.
Заключение
Мы предложили открытое решение для сбора полностью деидентифицированных данных сообщений из WhatsApp, Facebook и Instagram, содержащих только временные метки и количество слов. Несмотря на свою разреженность, такие данные могут быть полезны для определения информативных аспектов социальных взаимодействий, улучшая понимание поведения участников и их связи с жизненными событиями.