Психологическая помощь новости психологии и психотерапии
В исследовании, опубликованном в журнале Nature, исследователи обнаружили доказательства наличия устойчивых паттернов токсичности в общении людей на различных платформах социальных сетей, не зависящих от типа платформы, темы обсуждения или периода времени. Исследование показало, что более продолжительное онлайн общение, как правило, приводит к обострению токсичности и поляризации, особенно когда они затрагивают противоречивые точки зрения. Удивительно, но такие токсичные взаимодействия не отпугивают пользователей.
Предыдущие исследования были сосредоточены на поляризации, дезинформации и антиобщественном поведении в Интернете, но всестороннее понимание того, как на этих платформах проявляются присущие людям модели поведения, остается неясным.
Новое исследование было направлено на то, чтобы восполнить этот пробел путем изучения внутренней динамики токсичности в различных цифровых средах.
“Платформы социальных сетей стали играть центральную роль в общении, сборе информации и формировании мнений”, – объясняет автор исследования Уолтер Кватрочиокки, профессор компьютерных наук в Римском университете Сапиенца и автор книги “Поляризация: информация, мнения и другие демоны в инфосфере”.
“Однако распространенность токсичности подрывает эти процессы и может оказывать пагубное воздействие на психическое здоровье пользователей и общественного дискурса. Изучая эти паттерны в течение длительного периода, мы надеялись выявить основные механизмы и потенциальные решения для смягчения такого поведения, что в конечном итоге будет способствовать оздоровлению цифровой среды”.
Исследовательская группа собрала данные восьми различных платформ социальных сетей, собрав в общей сложности около 500 миллионов комментариев за 34 года. Этот большой набор данных включал платформы, широко используемые в публичной сфере, такие как Facebook, Twitter и Reddit, а также менее распространенные платформы Gab и Voat. Набор данных также включал комментарии из USENET – всемирной распределенной дискуссионной системы, созданной в 1980 году, более чем за десять лет до того, как всемирная паутина стала доступна широкой публике.
Собранные комментарии были связаны с различными темами – политикой, новостями, окружающей средой и вакцинацией. Такое разнообразие тем помогло свести к минимуму тематические перекосы, которые могли повлиять на характер онлайн-дискуссий, и позволило получить более общее представление о токсичности в различных контекстах обсуждения.
“Анализ нескольких платформ – это ключ к тому, чтобы отделить подлинно человеческие поведенческие паттерны от простых реакций на своеобразную онлайн-среду”.
“Внимание слишком часто концентрируется на конкретной платформе, забывая о человеческой природе. Наше исследование – важный шаг к изменению такого отношения и возвращению внимания к тому, кто мы есть и как мы действуем”, – говорит соавтор исследования Андреа Барончелли, профессор науки о сложности в Лондонском городском университете.
Чтобы проанализировать собранные комментарии на предмет токсичности, исследователи использовали Perspective API – современный инструмент машинного обучения, разработанный Google. Этот API предназначен для обнаружения токсичных выражений, которые в данном исследовании определяются как “грубые, неуважительные или необоснованные комментарии, которые могут заставить кого-либо покинуть обсуждение”. Это определение позволило исследователям количественно оценить и сравнить уровень токсичности на разных платформах и в разные периоды времени.
API Perspective присваивает каждому комментарию оценку токсичности, которую исследователи использовали для определения распространенности и распределения токсичных комментариев в своем наборе данных. Используя такой автоматизированный инструмент, исследователи смогли эффективно обрабатывать огромный объем данных.
Одним из ключевых открытий стало то, что чем дольше продолжается онлайн-общение, тем больше вероятность того, что оно станет токсичным. Эта закономерность сохранялась независимо от платформы социальных сетей, темы обсуждения или исторического контекста, в котором происходило общение. Это говорит о том, что по мере того, как дискуссии затягиваются, они, как правило, перерастают в более поляризованные и враждебные обмены мнениями.
“Токсичное поведение распространено на всех типах платформ социальных сетей и обсуждений, даже в неполяризующих обстоятельствах”, – объясняет Кватрочиокки.
“Это говорит о том, что, хотя дизайн платформы и тема для обсуждения важны, существуют неотъемлемые аспекты онлайн-взаимодействия, которые способствуют токсичности”.
Вопреки распространенному мнению о том, что токсичные взаимодействия сдерживают вовлеченность, исследователи обнаружили, что токсичность не препятствует участию пользователей. На самом деле, пользователи с большей вероятностью будут оставаться активными в дискуссиях, где преобладают токсичные комментарии. Это открытие указывает на то, что токсичная среда не только не отталкивает пользователей, но и может способствовать вовлечению, которое заставляет пользователей возвращаться к разговору, возможно, из-за эмоциональных вложений или ощущения конфликта.
“Одним из самых неожиданных открытий стало то, что, несмотря на наличие токсичных комментариев, разговоры часто продолжались, а не заканчивались внезапно”, – говорит Кватрочиокки. “Это бросает вызов общепринятому представлению о том, что токсичность только мешает диалогу. Это говорит о том, что пользователи, возможно, уже привыкли к такому взаимодействию или разработали стратегии конструктивного взаимодействия, несмотря на негативные комментарии. Такая устойчивость открывает новые возможности для понимания того, как люди адаптируются к среде социальных сетей и ею управляют”.
Исследователи заметили, что эти паттерны токсичности и вовлеченности совпадают на разных платформах социальных сетей. Эта согласованность позволяет предположить, что динамика онлайн-токсичности может быть фундаментальным аспектом взаимодействия людей в цифровом пространстве, а не находиться под сильным влиянием специфического дизайна, культуры или политики модерации отдельных платформ.
Несмотря на обширные данные и тщательный анализ, исследование имеет свои ограничения. Одна из основных проблем заключается в том, чтобы отличить врожденные паттерны поведения человека от тех, на которые влияют дизайн платформы и алгоритмические структуры. Использование автоматизированных систем для выявления токсичности, хотя и необходимо для обработки больших массивов данных, также приводит к потенциальным искажениям из-за сложности естественного языка и тонкостей человеческого общения.
Будущие исследования должны быть направлены на совершенствование технологий обнаружения токсичности, понимание триггеров токсичного поведения и изучение роли алгоритмов платформы в формировании этой динамики. Кроме того, изучение влияния этих моделей взаимодействия в автономных условиях может дать более глубокое представление о распространенной природе токсичности в человеческих взаимодействиях.
“Важным предостережением нашего исследования является ограничение при сравнении поведения онлайн и офлайн”, – поясняет Кватрочиокки.
“Из-за цифровой природы данных наше понимание онлайн-взаимодействий более детально и основано на данных, тогда как получить исчерпывающие и аналогичные офлайновые данные сложнее. Это ограничивает нашу способность в полной мере изучить, как эта токсичная динамика может отличаться в нецифровых условиях”.
“Наша главная долгосрочная цель – углубить понимание человеческого поведения на платформах социальных сетей, перейдя от простых предположений к надежному, эмпирически обоснованному пониманию. Мы стремимся систематически анализировать, как и почему люди ведут себя в интернете именно таким образом, как они это делают, выявляя триггеры и контексты токсичного поведения и позитивного взаимодействия”.
“Понимание стойкой природы токсичности в социальных сетях может дать пользователям возможность взаимодействовать более осознанно”, – добавляет Кватрочиокки. “Мы надеемся, что наши результаты вдохновят других исследователей на поиск инновационных решений и что разработчики платформ учтут эти идеи при разработке будущих версий своих интерфейсов”.
