Интересное сегодня
Как работает электросудорожная терапия: новый взгляд на лече...
Электросудорожная терапия (ЭСТ), несмотря на устаревшие стереотипы, остается самым эффективным метод...
Влияние состояния белого вещества мозга на сердечно-сосудист...
Введение Структурная целостность белого вещества (БВ) мозга, включая плотность волокон, миелинизацию...
Польза прогулок для психического и физического здоровья
Если есть более радостный способ провести прохладное осеннее утро, чем прогуляться по парку, пиная л...
Здоровье и брак: Почему статус холостяка может быть предпочт...
Введение Среди распространенных мнений о здоровье существует утверждение, что женатые люди более здо...
Связь сенсорной гиперчувствительности и аутистических черт у...
Введение Расстройство аутистического спектра (РАС) — это нейроразвивающееся состояние, характеризующ...
Нарциссизм и недовольство ростом: как самооценка связана с в...
Нарциссизм: две стороны одной личности Нарциссизм — сложная черта личности, которая проявляется в дв...
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.