O que você realmente revela sobre si mesmo quando você publica

Fonte: baranq / Shutterstock

Com mais de 2 bilhões de pessoas que usam a Internet e inúmeras mais estão online quando o mundo se interconecta, o grande volume de postagens no Facebook, Twitter, blogs e outros sites de redes sociais é impressionante. Embora muitos cartazes permaneçam cautelosos sobre o quanto de suas vidas privadas estão dispostas a compartilhar, na verdade, tendemos a revelar mais on-line sobre nossos sentimentos e vidas internas do que percebemos. As palavras contidas nesses bilhões de postagens possuem uma grande quantidade de informações psicológicas em seus pôsteres – e os pesquisadores começam a perceber isso e a mergulhar.

Juntamente com a pesquisa que examina o uso das mídias sociais na captura de pessoas que planejam se suicidar, a possibilidade de identificar precocemente o tipo de problemas emocionais que podem levar à violência, como os tiroteios Sandy Hook ou Virginia Tech, está sendo levado a sério. O Facebook já possui políticas de intervenção suicida, bem como políticas para facilitar a divulgação de ameaças de suicídio ou violência pelo usuário.

Mas quanto pode o que as pessoas publicam online fornecer uma visão real de suas personalidades subjacentes?

Reconhece-se há muito tempo que o idioma que escolhemos geralmente reflete diferentes traços de personalidade. As pessoas que classificam alto no neuroticismo, por exemplo, freqüentemente fazem declarações de primeira pessoa usando "Eu, eu, meu", enquanto as pessoas de extrema extraversão tipicamente usam palavras emocionais positivas ("ótimas, felizes, incríveis"). Outros estudos que ligam a linguagem às medidas autodeclaradas de personalidade apresentaram resultados consistentes de que a personalidade e a linguagem estão fortemente ligadas.

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Com os usuários do Twitter sozinhos compartilhando 500 milhões de mensagens por dia, o grande volume de dados disponíveis para os pesquisadores analisar já produziu achados intrigantes. Ainda assim, os estudos concluídos até agora apenas riscariam a superfície do que poderia ser aprendido. Apesar da dificuldade de estudar as mensagens das redes sociais, os pesquisadores desenvolveram uma variedade de métodos, incluindo o Inquérito Linguístico e a Contagem de Palmas (LIWC), que conta com freqüências de palavras em mais de 60 categorias psicologicamente relevantes, refletindo emoções, processos sociais e funções básicas, entre outras . Com os computadores mais rápidos veio um processamento de linguagem mais sofisticado, com métodos de vocabulário aberto que criam clusters de palavras semanticamente relacionadas – e até mesmo sem palavras, como emoticons. Isso permite que os pesquisadores estudem linguagem à medida que cresce e muda, incluindo a adição de nova gíria e uso não convencional de linguagem à medida que surgem – "lolspeak", por exemplo.

Mas esse tipo de avaliação em linguagem aberta pode ser usado para estudar personalidade?

Um novo estudo de pesquisa publicado no Journal of Personality and Social Psychology sugere que pode. Uma equipe liderada pelo psicólogo Gregory Park da Universidade da Pensilvânia usou dados retirados de mais de 60.000 usuários do Facebook que completaram testes de personalidade em linha. Para fins de pesquisa, um aplicativo do Facebook de terceiros, myPersonality, coletou dados de teste de personalidade em mais de 4,5 milhões de usuários do Facebook entre 2007 e 2012. Este aplicativo usou itens de teste retirados do modelo NEO PI-R de cinco fator de personalidade-abertura para experiência; conscienciosidade; extraversão; conveniência; e neuroticismo. (Os usuários forneceram o consentimento informado para que seus resultados sejam usados ​​na pesquisa.)

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Além disso, cerca de 71.000 usuários da myPersonality autorizaram os pesquisadores a acessar suas mensagens de status do Facebook. Isso resultou em 15 milhões de mensagens entre janeiro de 2009 e novembro de 2011, com uma média de 4.000 palavras por usuário. A idade média para os participantes da pesquisa era de 23 e mais de 60% do grupo era do sexo feminino. Os seus perfis públicos também foram examinados para dados demográficos. Um pequeno subconjunto dos participantes do estudo até forneceu relatórios informantes que classificassem outros participantes em termos de personalidade, juntamente com o que eles disseram sobre si mesmos. Isso foi usado como uma forma de validar os dados auto-relatados. Ao comparar as mensagens de status postadas pelos usuários em três momentos, os pesquisadores conseguiram mostrar que suas descobertas eram consistentes ao longo do tempo.

As mensagens de status foram cuidadosamente examinadas e avaliadas por avaliadores treinados que os quebraram em termos de palavras e frases individuais, bem como tópicos específicos. Frases como "feliz aniversario" ou "eu te amo" foram coletadas junto com trabalhos não convencionais, como "omg" e "lol" – mais pontuação ("!!!") e emoticons. Essas palavras e frases foram então tabuladas com base na saída da mensagem de status anual média para elaborar tendências de longo prazo para cada usuário. Mais de 2.000 tópicos de ocorrência natural foram identificados definidos exclusivamente pelas próprias mensagens.

Depois de avaliar as amostras de linguagem da amostra final de 66.000 participantes, os pesquisadores criaram modelos de predição que eles testaram em um segundo grupo de 4.800 participantes. Esses participantes também completaram testes psicométricos adicionais que avaliam a satisfação da vida, a impulsividade e os testes de personalidade especializados, além dos testes do Big Five que todos os participantes completaram.

O que os pesquisadores descobriram

Houve uma estreita relação entre os fatores de personalidade Big Five, conforme medido para cada usuário e o tipo de mensagens de status que publicaram no Facebook. Os participantes que obtiveram altos resultados na Extraversion, por exemplo, normalmente escreveram postagens com palavras e conceitos como "amor", "festa", "animado", "incrível", "bonito", "diversão", etc., enquanto os participantes estão com poucas Extraversão palavras preferidas como "Internet", "não", "não", "mal", "morte", "terminado", etc. Os participantes que classificaram alta em Consciência também usaram palavras como "lindas", " maravilhoso "," amigos "," família "," férias "e" Ação de graças ". Por outro lado, as pessoas com baixa consciência têm maior probabilidade de usar obscenidades e palavras como" ódio "," estúpido "e" estranho ". ".

A análise computadorizada do idioma utilizado nos posts permitiu aos pesquisadores criar nuvens de palavras que mostrem a popularidade relativa de diferentes palavras e conceitos para todos os traços de personalidade medidos. Não só estes resultados foram consistentes ao longo do tempo, mas os modelos de previsão baseados em palavras e conceitos preferidos correlacionaram-se bem com a forma como os participantes responderam nos testes de personalidade. Estes resultados também concordaram com as classificações de personalidade fornecidas por informantes para evitar depender exclusivamente de dados de auto-relato.

Uma das grandes vantagens da análise de linguagem computadorizada é a rapidez com que pode ser realizada. Só demorou alguns minutos para analisar os quase 5.000 participantes na amostra de validação. E a avaliação da linguagem computadorizada pode fazer mais do que medir a personalidade: de acordo com Gregory Park e seus co-autores, esse método pode ser adaptado para medir uma ampla gama de características psicológicas diferentes, incluindo humor, bem-estar emocional e atitudes gerais. Alguns pesquisadores já usaram dados coletados do Twitter para prever a satisfação média da vida de pessoas que vivem em diferentes regiões geográficas. Uma vez que muitos posts de redes sociais são marcados com metadados que mostram localização e tempo, eles podem ser usados ​​para rastrear tendências psicológicas ao longo do tempo, o que pode ser especialmente importante para identificar pessoas que possam estar em risco de suicídio ou cometer um crime violento.

Também pode ser possível combinar a análise de linguagem computadorizada com outras fontes de dados não-verbais, como imagens e preferências para melhorar a previsão. Alguns pesquisadores usaram com sucesso padrões de "gostos" do Facebook para identificar diferentes características do usuário, como traços de personalidade, orientação sexual, atitudes e até mesmo nível de inteligência. Mesmo examinando com que frequência as pessoas publicam ou respondem mensagens podem fornecer pistas vitais sobre sua personalidade. Combinar todas essas fontes diferentes pode levar a modelos de previsão extremamente poderosos que podem ser usados ​​de maneiras que nem podemos imaginar.

Portanto, espere o que você está dizendo sobre si mesmo online: você pode estar dizendo ao mundo mais do que você percebe.