Was du wirklich über dich verrätst, wenn du schreibst

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Mit mehr als 2 Milliarden Menschen, die das Internet nutzen und unzählige mehr online kommen, während die Welt immer stärker vernetzt wird, ist die schiere Menge an Posts auf Facebook, Twitter, Blogs und anderen sozialen Netzwerken überwältigend. Obwohl viele Plakate sich darüber im Klaren sind, wie viel von ihrem Privatleben sie teilen möchten, neigen wir dazu, online mehr über unsere Gefühle und unser inneres Leben zu verraten, als wir uns vorstellen. Die Worte, die in diesen Milliarden von Beiträgen enthalten sind, enthalten eine Fülle von psychologischen Informationen auf ihren Plakaten – und die Forscher fangen an, das zu erkennen und tauchen ein.

Neben der Forschung über die Nutzung von Social Media für Menschen, die vorhaben, Selbstmord zu begehen, wird die Möglichkeit, emotionale Probleme, die zu Gewalt führen können, wie Sandy Hook oder Virginia Tech, frühzeitig zu erkennen, ernst genommen. Facebook hat bereits Richtlinien zur Selbstmordintervention sowie Richtlinien, um die Meldung von Suizid- oder Gewaltandrohungen durch die Nutzer zu erleichtern.

Aber wie viel können Menschen, die online posten, einen echten Einblick in ihre zugrunde liegenden Persönlichkeiten geben?

Es ist seit langem bekannt, dass die von uns gewählte Sprache oft unterschiedliche Persönlichkeitsmerkmale widerspiegelt. Menschen, die in Neurotizismus eine hohe Punktzahl erreichen, machen zum Beispiel häufig Aussagen in der ersten Person mit "Ich, ich, meine", während Personen mit einer hohen Extraversion typischerweise positive Gefühlsworte verwenden ("großartig, glücklich, erstaunlich"). Andere Studien, die Sprache mit selbstberichteten Maßen der Persönlichkeit verbinden, haben übereinstimmende Befunde ergeben, dass Persönlichkeit und Sprache eng miteinander verbunden sind.

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Da nur Twitter-Nutzer jeden Tag 500 Millionen Nachrichten austauschen, hat die schiere Menge an Daten, die Forschern zur Analyse zur Verfügung stehen, bereits zu faszinierenden Ergebnissen geführt. Die bisher abgeschlossenen Studien kratzen nur an der Oberfläche dessen, was man lernen kann. Trotz der Schwierigkeit, Social-Media-Nachrichten zu studieren, haben Forscher eine Vielzahl von Methoden entwickelt, darunter die Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), die Worthäufigkeiten in mehr als 60 psychologisch relevanten Kategorien wie Emotionen, soziale Prozesse und Grundfunktionen zählt . Mit schnelleren Computern ist eine anspruchsvollere Sprachverarbeitung mit offenen Vokabularmethoden entstanden, die Cluster von semantisch verwandten Wörtern – und sogar Nichtwörtern wie Emoticons – erzeugen. Dies ermöglicht es den Forschern, Sprache zu lernen, wie sie wächst und sich verändert, einschließlich der Hinzufügung von neuem Slang und unkonventionellen Sprachgebrauch, wenn sie auftauchen – zum Beispiel "lolspeak".

Aber kann diese Art von Open-Language-Assessment verwendet werden, um Persönlichkeit zu studieren?

Eine neue Forschungsstudie, die im Journal of Personality and Social Psychology veröffentlicht wurde, schlägt dies vor. Ein Team um den Psychologen Gregory Park von der University of Pennsylvania verwendete Daten von mehr als 60.000 Facebook-Nutzern, die Online-Persönlichkeitstests durchgeführt hatten. Zu Forschungszwecken sammelte eine Drittanbieter-Facebook-App, myPersonality, zwischen 2007 und 2012 Persönlichkeitstestdaten zu mehr als 4,5 Millionen Facebook-Nutzern. Diese App verwendete Testobjekte aus dem NEO PI-R Fünf-Faktoren-Modell der Persönlichkeitsoffenheit Erfahrung; Gewissenhaftigkeit; Extraversion; Verträglichkeit; und Neurotizismus. (Die Benutzer gaben ihr Einverständnis, ihre Ergebnisse in die Forschung einfließen zu lassen.)

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Etwa 71.000 myPersonality-Benutzer autorisierten Forscher, auf ihre Facebook-Statusnachrichten zuzugreifen. Dies führte zwischen Januar 2009 und November 2011 zu 15 Millionen Nachrichten mit durchschnittlich 4.000 Wörtern pro Nutzer. Das Durchschnittsalter für die Forschungsteilnehmer war 23 und über 60 Prozent der Gruppe war weiblich. Ihre öffentlichen Profile wurden auch auf demographische Daten untersucht. Eine kleine Untergruppe der Studienteilnehmer lieferte sogar Informantenberichte, die andere Teilnehmer in Bezug auf die Persönlichkeit bewerteten, zusammen mit dem, was sie über sich selbst sagten. Dies wurde als eine Möglichkeit zur Validierung der selbst berichteten Daten verwendet. Durch den Vergleich der Statusmeldungen der Nutzer zu drei Zeitpunkten konnten die Forscher zeigen, dass ihre Ergebnisse im Zeitverlauf konsistent sind.

Die Statusmeldungen wurden sorgfältig geprüft und von geschulten Evaluatoren bewertet, die sie sowohl in einzelnen Wörtern und Phrasen als auch in bestimmten Themenbereichen aufschlüsselten. Sätze wie "Happy Birthday" oder "I love you" wurden zusammen mit unkonventionellen Werken wie "omg" und "lol" -plus Interpunktion ("!!!") und Emoticons gesammelt. Diese Wörter und Ausdrücke wurden dann basierend auf der durchschnittlichen jährlichen Statusnachrichtenausgabe tabelliert, um langfristige Trends für jeden Benutzer auszuarbeiten. Mehr als 2000 natürlich vorkommende Themen wurden nur durch die Nachrichten selbst definiert.

Nach Auswertung der Sprachproben aus der Endprobe von 66.000 Teilnehmern erstellten die Forscher Vorhersagemodelle, die sie an einer zweiten Gruppe von 4.800 Teilnehmern erprobten. Diese Teilnehmer absolvierten zusätzlich zu den Big Five-Tests, die alle Teilnehmer absolvierten, weitere psychometrische Tests, bei denen die Lebenszufriedenheit, Impulsivität und spezielle Persönlichkeitstests gemessen wurden.

Was die Forscher herausgefunden haben

Es gab eine enge Beziehung zwischen den Big-Five-Persönlichkeitsfaktoren, die für jeden Benutzer gemessen wurden, und der Art von Statusmeldungen, die auf Facebook gepostet wurden. Teilnehmer, die beispielsweise auf Extraversion hoch bewertet wurden, schrieben typischerweise Beiträge mit Wörtern und Begriffen wie "Liebe", "Party", "aufgeregt", "fantastisch", "schön", "Spaß" usw., während die Teilnehmer niedrig bewerteten Extraversion bevorzugte Wörter wie "Internet", "wird nicht", "nicht", "böse", "Tod", "beendet" usw. Teilnehmer, die in Gewissenhaftigkeit hohe Punktzahl erzielten, verwendeten auch Wörter wie "schön", " wunderbar, "Freunde", "Familie", "Urlaub" und "Thanksgiving". Auf der anderen Seite waren Menschen mit geringer Gewissenhaftigkeit eher Obszönitäten und Wörter wie "Hass", "dumm" und "komisch" . "

Eine computergestützte Analyse der in den Beiträgen verwendeten Sprache ermöglichte es den Forschern, Wortwolken zu erstellen, die die relative Beliebtheit verschiedener Wörter und Konzepte für alle gemessenen Persönlichkeitsmerkmale zeigen. Diese Ergebnisse waren nicht nur im Zeitverlauf konsistent, sondern Vorhersagemodelle, die auf bevorzugten Wörtern und Konzepten beruhten, korrelierten gut mit der Reaktion der Teilnehmer auf Persönlichkeitstests. Diese Ergebnisse stimmten auch mit den Persönlichkeitsbewertungen überein, die von Informanten zur Verfügung gestellt wurden, um zu vermeiden, dass sie ausschließlich auf Selbstberichtdaten beruhen.

Einer der großen Vorteile der computergestützten Sprachanalyse ist, wie schnell sie ausgeführt werden kann. Die Analyse der knapp 5.000 Teilnehmer der Validierungsstichprobe dauerte nur wenige Minuten. Und Computerized Language Assessment kann mehr als nur Persönlichkeit messen: Laut Gregory Park und seinen Koautoren kann diese Methode für die Messung einer breiten Palette von verschiedenen psychologischen Eigenschaften, einschließlich der Stimmung, emotionales Wohlbefinden und allgemeine Einstellungen angepasst werden. Einige Forscher haben sogar Daten von Twitter verwendet, um die durchschnittliche Lebenszufriedenheit von Menschen in verschiedenen geografischen Regionen vorherzusagen. Da viele Social-Media-Beiträge mit Metadaten versehen sind, die Ort und Zeit angeben, können sie dazu verwendet werden, psychologische Trends im Zeitverlauf zu verfolgen, was besonders wichtig sein könnte, um Menschen zu identifizieren, die möglicherweise Selbstmord begehen oder ein Gewaltverbrechen begehen.

Es kann auch möglich sein, computergestützte Sprachanalyse mit anderen nonverbalen Datenquellen wie Bildern und Präferenzen zu kombinieren, um die Vorhersage zu verbessern. Einige Forscher haben erfolgreich Muster von Facebook "Likes" verwendet, um verschiedene Benutzermerkmale wie Persönlichkeitsmerkmale, sexuelle Orientierung, Einstellungen und sogar das Niveau der Intelligenz zu identifizieren. Sogar zu untersuchen, wie oft Menschen Nachrichten veröffentlichen oder darauf antworten, kann wichtige Hinweise auf ihre Persönlichkeit liefern. Die Kombination all dieser verschiedenen Quellen kann zu extrem leistungsfähigen Vorhersagemodellen führen, die in einer Weise verwendet werden können, die wir uns noch nicht einmal vorstellen können.

Überlege dir also nicht, was du online über dich sagst: Vielleicht erzählst du der Welt mehr, als dir bewusst ist.