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Integration computerisierter Linguistischer und sozialer Netzwerkanalysen zur Erfassung von Suchtwiederherstellungskapital in einer Online-Community

Published: May 31, 2019 doi: 10.3791/58851
Automatic Translation
1, 2, 3
1School of Social Sciences and Psychology, Western Sydney University, 2Institute for Sustainable Industries and Liveable Cities (ISILC), Victoria University, 3Centre for Regional Economic and Social Research, Sheffield Hallam University

Summary

Der Artikel beschreibt einen neuartigen Ansatz zur Analyse dynamischer sozialer Online-Interaktionen (in einem Online-Kontext), der durch eine Studie einer Online-Community zur Genesung von Alkohol- und Drogenabhängigkeit veranschaulicht wird.

Abstract

Der Artikel beschreibt eine neue Methodik, die mit dem Ziel entwickelt wurde, eine umfassende, unaufdringliche und genaue Methode zu finden, um die Entwicklung des Kapitals der sozialen Erholung in Online-Gemeinschaften der Erholung von Alkohol- und Drogenabhängigkeit (AOD) zu erfassen. Das Wiederherstellungskapital wurde sowohl als Engagement in der Online-Recovery-Community als auch als Identifikation mit der Community konzipiert. Um die Entwicklung des Wiederherstellungskapitals zu messen, wurden natürlich vorkommende Daten von der Social-Media-Seite eines bestimmten Wiederherstellungsprogramms extrahiert, wobei die Seite als Ressource für ein face-to-face Recovery-Programm eingerichtet wurde. Um die Interaktion mit der Online-Community zu kartieren, wurde eine Analyse sozialer Netzwerke (SNA) durchgeführt, die soziale Online-Interaktion erfasst. Die soziale Interaktion wurde durch die Verbindungen zwischen den Online-Mitwirkenden/Mitgliedern der Online-Community gemessen, die von Programmkunden, Mitarbeitern und Unterstützern aus der breiteren Community vertreten werden. Um Marker der sozialen Identifikation mit der Online-Community zu erfassen, wurde eine computergestützte linguistische Analyse der Textdaten (Inhalte aus Beiträgen und Kommentaren) durchgeführt. Das auf diese Weise erfasste Wiederherstellungskapital wurde anhand von Aufbewahrungsdaten (einem Proxy-Ergebnisindikator) analysiert, da die Tage im (face-to-face)-Wiederherstellungsprogramm verbracht wurden. Die extrahierten Online-Daten wurden mit Teilnehmerdaten in Bezug auf die Programmaufbewahrung verknüpft, um die Vorhersage eines wichtigen Wiederherstellungsergebnisses zu testen. Dieser Ansatz ermöglichte die Untersuchung der Rolle von Online-Unterstützungsgemeinschaften und die Bewertung des Zusammenhangs zwischen Wiedereinziehungskapital (entwickelt über die Online-Community der Erholung) und Recovery-Ergebnissen.

Introduction

Die vorgestellte Methode wurde entwickelt, um Alkohol und andere Drogen (AOD) Sucht Erholung Kapital in Online-Kontexte zu erfassen. Im Bereich der Sucht wurde das Rückgewinnungskapital als "die Summe der eigenen Ressourcen definiert, die bei der Einleitung und Aufrechterhaltung der Beendigung des Drogenmissbrauchs zum Tragen kommen kann"1. Das Erholungskapital wurde in erster Linie durch Selbstberichte2,3 in face-to-face-Kontexten gemessen. Dieser Ansatz bietet eine alternative Methode zur Messung des Wiederherstellungskapitals in Online-Kontexten, indem die Qualität und Quantität von Online-Interaktionen in Online-Gemeinschaften der Erholung erfasst wird.

Angesichts der stetigen Zunahme der Nutzung von Online-Ressourcen in Form von Peer-Support in einer Reihe von gesundheitsbezogenen Fragen4,5ist es notwendig, neue Methoden zu entwickeln, um die Qualität dieser Ressourcen zu erfassen. Online-Peer-Support erfolgt in Form von sozialen Interaktionen in Online-Foren und Communities. Unterstützende soziale Interaktionen in diesen Online-Kontexten tragen zum Aufbau von Erholungskapital bei, was sich wiederum positiv auf den Erholungsprozess auswirkt6,7. Die vorgeschlagene Methode bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber alternativen Methoden. Erstens überwindet sie einige der Beschränkungen, die den Einsatz von Selbsthilfemaßnahmen in der Suchtforschung beinhalten, insbesondere im Zusammenhang mit Rückruf- und Selbstdarstellungsvoreingenommenheiten. Selbstanzeigemaßnahmen gelten zwar als angemessen zuverlässig und validitätswirksam, sind jedoch anfällig für Verzerrungen und Ungenauigkeiten. Um die Genauigkeit zu verbessern und Verzerrungen zu minimieren, wurde erkannt, dass es notwendig ist, die Verwendung neuer Maßnahmen und Datenerhebungssituationen zu erhöhen, um diese Probleme zu vermeiden oder zu minimieren8. Durch den Zugriff auf Daten, die natürlicherweise in Kontexten vorkommen, in denen Menschen in verschiedenen Phasen der Wiederherstellung spontan interagieren, und durch die Verwendung von Analysemethoden, die aussagekräftige Informationen aus diesen Daten extrahieren können (in der Lage, Indikatoren für psychologische Zustände zu erfassen), Vorurteile aufgrund sozialer Begehrlichkeiten (Selbstdarstellung) und Ungenauigkeiten aufgrund von Rückrufbeschränkungen können reduziert oder sogar beseitigt werden. Zweitens ist diese Methode hocheffizient und kostengünstig, da sie auf der Extraktion bereits vorhandener Online-Daten beruht (d. h. in offenen Online-Foren, die öffentlich zugänglich sind).

Als nächstes wird die Methode beschrieben, die auf eine Studie über den Aufbau von Erholungskapital in einer Online-Community angewendet wurde, die gegründet wurde, um ein traditionelles, persönliches Suchterholungsprogramm für Süchtige in frühen Genesungsstadien zu ergänzen. In diesem Fall wurden Online-Daten (Social Media) mit Programmdaten verknüpft, die Methode kann aber auch in Fällen verwendet werden, in denen Linkage-Daten nicht verfügbar oder zugänglich sind.

Protocol

Die hier beschriebene Forschung wurde von der Forschungsethik-Gemeinschaft der Sheffield Hallam University genehmigt.

1. Setup

HINWEIS: Bitte beachten Sie das angehängte R-Skript, das als Zusatzdatei 1bereitgestellt wird.

  1. Laden Sie erforderliche Pakete (Rfacebook9, dplyr10, igraph11und openxlsx12) in R. Pakete beziehen sich auf Funktionen, Datasets oder kompilierten Code, mit dem Benutzer Daten analysieren, transformieren oder extrahieren können.
  2. Laden (externer) Aufbewahrungs- und Benutzerdaten als Datenrahmen aus einer CSV-Datei in R.
    HINWEIS: Aufbewahrungsdaten beziehen sich auf die Anzahl der Tage, an denen ein Client am Offline-Programm zur (traditionellen) Suchtwiederherstellung teilnimmt. Es wurde vom Administrator des (Offline-)Wiederherstellungsprogramms bereitgestellt, wie es auf einer CSV-Datei mit dem Namen des Teilnehmers und der Anzahl der Tage aufgezeichnet wurde, an denen sie am Programm beteiligt waren. Der Teilnehmername wurde vor dem Import in R durch die anonyme ID-Nummer ersetzt.

2. Datenextraktion aus der Online-Community (die soziale Seite einer Sucht-Recovery-Community)

HINWEIS: Dieses Protokoll gilt für eine Social-Media-Seite, kann aber an verschiedene Arten von Online-Communities angepasst werden. Im Falle des Rfacebook-Pakets ermöglicht es dem Benutzer, Daten von der Social-Media-Seite in R zu extrahieren.

  1. Erstellen Sie ein Social Media (Facebook) Zugriffstoken, indem Sie dem Leitfaden auf der referenzierten Website13folgen.
  2. Erstellen Sie das Zugriffstoken in R.
  3. Extrahieren Sie mit der Funktion "getGroup" von Rfacebook Daten von der Social-Media-Seite der Interessengemeinschaft (z.B. Postinhalt, Anzahl der Kommentare und Likes für jeden Beitrag, eine eindeutige ID-Nummer für jeden Beitrag usw.). Diese Daten werden dann als Datenrahmen gespeichert.
    HINWEIS: Ein Datenrahmen ist im Wesentlichen eine Tabelle innerhalb von R, die zum Speichern von Daten verwendet wird.
  4. Mit der "getPosts"-Funktion von Rfacebook, zusammen mit den Post-IDs in Schritt 2.3 extrahiert, extrahieren Sie Daten über Beiträge wie auf der Seite gemacht.
  5. Mit der "getPosts"-Funktion von Rfacebook, zusammen mit den Post-IDs extrahiert in Schritt 2.3, extrahieren Sie Daten über die Kommentare auf jedem Beitrag gemacht (z. B. Benutzer-IDs von Personen, die den Beitrag kommentieren, wenn der Kommentar gemacht wurde, wie viele mag den Beitrag erhalten). Diese Daten werden dann als Datenrahmen gespeichert.
  6. Extrahieren Sie mithilfe der in Schritt 2.5 extrahierten Kommentar-IDs Daten zu den "Kommentar-Gefällt mir"-Angaben, die auf jedem Beitrag gemacht wurden (z. B. Benutzer-IDs von Personen, die den Kommentar mögen). Diese Daten werden dann als Datenrahmen gespeichert.
  7. Kombinieren Sie die Beiträge, Posten Vonlikes, Kommentare und Kommentar-Likes-Daten in einem Datenrahmen.
  8. Fügen Sie eine monatliche Aufschlüsselung hinzu (d. h. Monat 1 bis 8).

3. Berechnung der Social-Media-Aktivitäten, die von jedem Kunden gemacht und empfangen werden

  1. Berechnen Sie die Anzahl der Beiträge, Kommentare, Beiträge und Kommentare, die von jedem Client gemacht werden.
  2. Berechnen Sie die Anzahl der Beiträge, Kommentare, Beiträge und Kommentare, die von jedem Kunden empfangen werden.
  3. Verbinden Sie den Datenrahmen der Social-Media-Aktivitäten, die von jedem Client gemacht und empfangen werden, an den Aufbewahrungsdatenrahmen.
  4. Berechnen Sie den Unterschied zwischen Beiträgen und Kommentaren mit Likes und ohne Likes.
  5. Berechnen Sie den Unterschied zwischen Beiträgen mit Kommentaren und ohne Kommentare.
  6. Verbinden Sie die Gleichgesinnungsdaten mit den Aufbewahrungsdaten.
  7. Verbinden Sie die Kommentardifferenzdaten mit den Aufbewahrungsdaten.
  8. Berechnen Sie alle Von jedem Client vorgenommenen Likes.
  9. Berechnen Sie alle Von jedem Client empfangenen Likes.
  10. Identifizieren Sie, welche Benutzer nicht an der Social-Media-Gruppe teilgenommen haben (d. h. keine Aktivität).

4. Durchführung von Analysen sozialer Netzwerke

  1. Erstellen Sie eine Edgeliste. Eine Edge-Liste ist eine Liste von Beziehungen innerhalb des sozialen Netzwerks, die in diesem Fall auf 1) Gefallen Beiträge und Kommentare und 2) Kommentare zu Beiträgen basiert. Dies geschieht, indem Sie zwei Spalten innerhalb des Datasets betrachten. Die erste Spalte enthält die anonyme ID der Person, die den Beitrag macht, während die zweite die anonyme ID der Person enthält, die den Beitrag mag oder kommentiert.
  2. Erstellen Sie eine Scheitelpunktliste. Eine Scheitelpunktliste ist eine Liste aller Personen in der Gruppe. Dies geschieht, indem die beiden Spalten in der Liste der Beziehungen in eine Spalte konvertiert und doppelte anonyme IDs entfernt werden, sodass nur noch die eindeutige anonyme ID übrig bleibt.
  3. Erstellen Sie mithilfe der Funktionen "graph.data.frame" und "get.adjacency" im igraph-Paket Graphen- und Diagrammmatrixobjekte aus den Kanten- und Scheitelpunktlisten.
  4. Mit den Funktionen "Grad" und "Zwischenstand" aus dem igraph-Paket erhalten Sie die Netzwerkstatistiken (Grad und Zwischenstand) der Online-Gruppe.

5. Durchführung einer computergestützten Sprachanalyse in LIWC

  1. Exportieren Sie Text-Social-Media-Daten (d. h. Beiträge und Kommentare) und post/comment ID-Spalte in CSV-Dateien.
  2. Importieren Sie die CSV-Dateien textueller Social-Media-Daten in die LIWC-Software (Linguistic Inquiry Word Count).
  3. Generieren Sie LIWC-Kategorien und speichern Sie sie in neuen CSV-Dateien. Klicken Sie hierzu auf "Text analysieren", dann auf "Excel/CSV-Datei" und klicken Sie auf die Spalte mit den Beiträgen und Kommentaren, um den zu analysierenden Text auszuwählen. Nachdem LIWC die Analyse der Textdaten abgeschlossen hat, speichern Sie die Ausgabe als neue CSV-Datei.
  4. Importieren Sie die LIWC-Ergebnis-CSV-Datei in R, und führen Sie mit vorhandenen Daten zusammen. Den Daten wird die Spalte post/comment ID zugeordnet, die sowohl in LIWC als auch in vorhandenen Datenrahmen vorhanden ist.
  5. Berechnen Sie die gesamtliWC-Werte für jeden Benutzer in Beiträgen und Kommentaren, und verbinden Sie sich dann mit den Aufbewahrungsdaten.
  6. Berechnen Sie die gesamtliWC-Werte für jeden Benutzer in allen Textdaten (Post und Kommentare kombiniert), und verbinden Sie sich dann mit den Aufbewahrungsdaten.
  7. Entfernen Sie NAs aus dem Datenrahmen für Aufbewahrungsdaten.

6. Durchführung von Regressionsanalysen (um festzustellen, ob Indikatoren für die Zusammenarbeit mit der Online-Community die Beibehaltung im Offline-Recovery-Programm vorhersagen)

  1. Definieren Sie die unabhängigen Variablen.
  2. Führen Sie mithilfe der Funktion "lm" in Basis R eine lineare Regressionsanalyse mithilfe der Aufbewahrungsdaten als abhängige Variable und LIWC-Kategorien, Kommentare, Post-Likes und Kommentar-Likes als unabhängige Variablen durch.
  3. Kombinieren Sie Regressionsanalyseergebnisse in einem Datenrahmen.

7. Erstellen monatlicher SNA-Karten

  1. Bereiten Sie Datenrahmen für SNA Maps vor.
  2. Erstellen Sie eine Edgeliste basierend auf der monatlichen kumulativen Social-Media-Aktivität.
  3. Erstellen Sie eine Scheitelpunktliste basierend auf der monatlichen kumulativen Social-Media-Aktivität.
  4. Erstellen Sie Diagramme und Diagrammmatrizen basierend auf monatlichen kumulativen Social-Media-Aktivitäten.
  5. Legen Sie das Layout von SNA-Karten basierend auf kumulativen Social-Media-Aktivitäten fest.
  6. Fügen Sie Farben basierend auf Benutzerrollen hinzu.
  7. Erstellen Sie SNA-Maps und speichern Sie sie in einer Datei.

8. Berechnung der monatlichen kumulativen Social-Media-Aktivität der Social-Media-Gruppe

  1. Berechnen Sie die monatliche kumulative Social-Media-Aktivität nach Mitarbeitern, Kunden und anderen Mitgliedern der Social-Media-Gruppe.
  2. Berechnen Sie die monatliche kumulative Social-Media-Aktivität aller Mitglieder der Social-Media-Gruppe.
  3. Schließen Sie sich den monatlichen kumulativen Social-Media-Aktivitätsdatenrahmen zusammen.

Representative Results

Eine detaillierte Beschreibung der repräsentativen Ergebnisse, die mit dieser Methode erzielt wurden, finden Sie in unserer jüngsten Arbeit14, die überprüft wurde und die volle Zustimmung der Forschungsethikkommission der Institution erhielt, an der die Forschung durchgeführt wurde. In dem hier beschriebenen Bericht untersuchte die Studie, ob die Online-Teilnahme an einer Erholungsgemeinschaft zum Erholungsprozess durch den Aufbau von Recovery-Kapital beiträgt (wie durch erhöhte S-Werte und Qualität der sozialen Online-Interaktionen und positive Identitätsentwicklung). Mit anderen Worten, die Studie untersuchte, ob Indikatoren für Online-Recovery-Kapital in den acht Monaten der Online-Daten bewertet und auch prognostiziert Retention in einem Erholungsprogramm zur Förderung der Gemeinschaft Beteiligung für Süchtige in frühen Stadien der Genesung.

Um zu kartieren, wie die Teilnehmer online interagierten, wurde eine Analyse sozialer Netzwerke (SNA) mit Daten durchgeführt, die von der Social-Media-Seite (n = 609) einer Recovery-Community extrahiert wurden. Eine visuelle Darstellung des sozialen Netzwerks und seiner Entwicklung ist in Abbildung 1dargestellt. Die Abbildung veranschaulicht die Aktivität in der Online-Community, die jeden Monat für einen Zeitraum von 8 Monaten in Form von Verbindungen zwischen allen Teilnehmern der Online-Community beobachtet wird (d. h. Kommentare zu Beiträgen, Gefallene und Kommentare). Die Anzahl der Verbindungen, die ein "Agent" im Netzwerk hat, bestimmt, wie zentral sie im sozialen Netzwerk sein werden. Computergestützte linguistische Analysen wurden verwendet, um die Textdaten zu bewerten (Erfassung von sozialen Identitätsmarkern), und eine lineare Regressionsanalyse wurde durchgeführt, um festzustellen, ob die Indikatoren des Erholungskapitals die Programmbeibehaltung vorhersagten. Diese Analysen zeigten, dass die Programmbindung tatsächlich durch folgende Werte vorhergesagt wurde: (a) Ebenen der Gruppenvalidierung, die in Form von Kommentar-Likes und allen auf der Social-Media-Seite empfangenen Likes und allen Likes empfangen wurden, (b) Position im sozialen Netzwerk (Netzwerkzentralität) und (c) Gruppengruppen Identität und Leistung (wie sie durch den sprachlichen Inhalt der Online-Kommunikation erfasst wird). Die Ergebnisse stützten das Argument, dass insgesamt positive soziale Interaktionen zwischen Mitgliedern einer Online-Recovery-Community den Wiederherstellungsprozess unterstützen. Im Folgenden wird eine Zusammenfassung dieser Ergebnisse dargestellt.

Figure 1
Abbildung 1: Monatliche Darstellungen des sozialen Netzwerks der Online-Community über 8 Monate deuten auf Veränderungen im Muster der sozialen Interaktionen zwischen den Teilnehmern hin. Diese Darstellungen veranschaulichen, wie die meisten Kundenmitglieder in der Online-Community (Clients des Offline-Wiederherstellungsprogramms) am Anfang größtenteils getrennt sind, und es sind die Programmmitarbeiter und nur eine kleine Anzahl von Clients, die die Online-Aktivität vorantreiben. Dies ändert sich jedoch allmählich, so dass nach 8 Monaten die Clients am meisten verbunden sind (daher die zentralsten), mit der höchsten Anzahl von Verbindungen im Netzwerk (Abbildung ist aus einer früheren Publikation angepasst)14. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Beschreibende Statistiken

Das Engagement der Teilnehmer mit der Online-Community wurde gemessen, indem die Beiträge aller Teilnehmer in der Online-Community als Anzahl von Beiträgen, Kommentaren und Likes von Mitarbeitern, Kunden und breiteren Community-Mitgliedern berechnet wurden. Tabelle 1 enthält eine Aufschlüsselung nach Beitragsart (wie von jeder Teilnehmerkategorie vorgenommen) über einen Zeitraum von 8 Monaten.

Gruppenmitglieder Art des Online-Beitrags Monat 1 Monat 2 Monat 3 Monat 4 Monat 5 Monat 6 Monat 7 Monat 8
ganz Beiträge und Kommentare 382 388 (770) 579 (1349) 369 (1718) 530 (2248) 581 (2829) 796 (3625) 674 (4299)
Post mag gegeben 1167 878 (2045) 1856 (3901) 1440 (5341) 1880 (7221) 1756 (8977) 2667 (11644) 1857 (13501)
Kommentar mag gegeben 784 970 (1604) 825 (2429) 171 (2600) 634 (3234) 970 (4204) 825 (5029) 171 (5200)
personal Beiträge und Kommentare 129 106 (235) 170 (405) 96 (501) 185 (686) 176 (862) 227 (1089) 316 (1405)
Post mag gegeben 188 147 (335) 302 (637) 209 (846) 385 (1231) 372 (1603) 567 (2170) 511 (2681)
Kommentar mag gegeben 168 303 (471) 237 (708) 69 (777) 168 (945) 303 (1248) 237 (1485) 69 (1554)
Kunden Beiträge und Kommentare 145 155 (300) 214 (514) 132 (646) 208 (854) 286 (1140) 419 (1559) 253 (1812)
Post mag gegeben 365 252 (617) 415 (1032) 303 (1335) 549 (1884) 529 (2413) 898 (3311) 576 (3887)
Kommentar mag gegeben 143 318 (461) 235 (696) 33 (729) 143 (872) 318 (1190) 235 (1425) 33 (1458)
Andere Beiträge und Kommentare 108 127 (235) 195 (430) 141 (571) 137 (708) 119 (827) 150 (977) 105 (1082)
Post mag gegeben 614 479 (1093) 1139 (2232) 928 (3160) 946 (4106) 855 (4961) 1202 (6163) 770 (6933)
Kommentar mag gegeben 473 349 (672) 353 (1025) 69 (1094) 323 (1417) 349 (1766) 353 (2119) 69 (2188)

Tabelle 1: Gezeigt wird die Anzahl der Online-Beiträge nach Art (Post und Kommentare gemacht, Likes, um Beiträge gegeben, und mag Kommentare gegeben) von Mitgliedern der Online-Community auf den über 8 Monate. Die Mitglieder der Online-Community werden als Mitarbeiter (Support-Mitarbeiter des Offline-Recovery-Programms), Kunden (Wiederherstellungspersonen, die am Offline-Recovery-Programm teilnehmen) und anderen (Unterstützer und Befürworter der Wiederherstellung von breitere Gemeinschaft).

Determinanten der Aufbewahrung im Programm

Folgende Hypothesen wurden getestet: (1) Die Programmbindung sollte mit Indikatoren für die Entwicklung des Erholungskapitals in Verbindung gebracht werden (d. h. sich in der Quantität und Qualität der Online-Interaktion widerspiegeln), und (2) die Programmbindung sollte auch mit Indikatoren für Identitätsänderungen (d. h. Indikatoren für die positive Identitätsentwicklung der Wiederherstellung). Die Anzahl der Online-Interaktionen wurde durch die a) Anzahl der Beiträge angegeben, b) die Anzahl der kommentaregemachten, c) Anzahl der erhaltenen Beiträge, d) die Anzahl der eingegangenen Kommentar-Likes und e) die Anzahl aller eingegangenen Likes.

Um die Qualität der Online-Interaktion zu bestimmen, wurden Netzwerkstruktur und Sprachinhalte analysiert. Insbesondere wurden Grad- und Zwischeneffekte koeffizienten verwendet, die aus der Analyse sozialer Netzwerke (SNA) abgeleitet wurden, und sprachliche Indikatoren für positive Auswirkungen, die aus der computergestützten linguistischen Analyse abgeleitet wurden. Als Indikatoren für eine positive Identitätsänderung (als Identifikation mit der Recovery-Community) wurden die Häufigkeit der Verwendung des Pronouns "wir" und Erfolgswörter (z. B. Try, Ziel, Win, etc.) verwendet. Schließlich wurde die abhängige Variable (Aufbewahrung im Programm) durch die Gesamtzahl der im Programm verbrachten Tage (hier zwischen 86 und 464 Tagen) angegeben. Wie die Ergebnisse zeigen, prognostizierten die Ebenen der Online-Interaktion und der Gruppenvalidierung (wie sich in der Anzahl der für Beiträge und Kommentare erhaltenen Likes widerspiegelt) die Programmbindung (Tabelle 2). Die Programmbeibehaltung wurde auch durch Identifikationsmarker vorhergesagt (wie durch die Verwendung des Pronouns "wir" in Beiträgen und von Erfolgswörtern in Beiträgen und Kommentaren erfasst). Schließlich stellt der Sitz der Teilnehmer innerhalb des sozialen Netzwerks (d. h. der Grad der Zentralität) auch einen wichtigen Aspekt der Beibehaltung dar (Tabelle 2).

veränderlich B Se Β R2
Kommentar mag erhalten 0,43 0,18 .47* 0,22
Likes erhalten (alle) 0,08 0,03 .43* 0,18
Kommentar-ähnliche Differenz 1,09 0,5 .43* 0,19
Netzwerk-Grad 0,01 0 .43* 0,18
LIWC Wir (Post) 3,89 1.76 .43* 0,19
LIWC-Erfolg (Post) 0,56 0,26 .43* 0,18
LIWC-Erfolg (Alle) 0,14 0,07 .42* 0,17

Tabelle 2: Aufbewahrungszeit, wie sie durch Online-Engagement, Netzwerkstatistiken und Sprachkategorien vorhergesagt wird.

Discussion

Der hier beschriebene Ansatz basiert auf einer neuen Methode zur Messung, wie Online-Gruppenprozesse die Retention in einem Suchterholungsprogramm beeinflussen können. Anwendung dieser Methode auf eine Online-Community der Genesung von Dersucht, wurde festgestellt, dass es vier Schlüsselaspekte vorhergesagt Programm Bindung: stark in der Online-Community beteiligt, zentral in der Online-sozialen Netzwerk, positive Wirkung ausgedrückt in Der Kommunikation mit anderen Mitgliedern der Online-Community und der Validierung von anderen für Beiträge zum Netzwerk14. Die mit dieser Methode gewonnenen Erkenntnisse unterstützen bestehende theoretische Modelle der Wiederherstellung. Das heißt, zwei Schlüsselmodelle in der Wiederherstellungsliteratur, das Social Identity Model of Recovery15 und das Social Identity Model of Cessation Maintenance16, betonen beide die Bedeutung der aktiven Teilnahme an Gruppen, die Genesung. Beide Modelle deuten darauf hin, dass eine verstärkte Identifikation und ein verstärktes Engagement für solche Gruppen dazu beitragen, den zukünftigen Kontakt mit der Verwendung von Gruppen und den daraus resultierenden Rückfall zu senken.

Wie in unserer Forschung dargestellt, ermöglichte die Methode uns, Die Bahnen der Erholung oder Veränderung einzelner Mitglieder der Online-Community14zu kartieren. Visualisierungen der sozialen Online-Netzwerke und ihre Entwicklung im Laufe der Zeit können wertvolle Informationen über die Bewegung von Mitgliedern der Online-Community von der Peripherie in sernische Mitte des Netzwerks liefern und umgekehrt (diese Bewegungen im Netzwerk zeigen Veränderungen in der Interaktion mit der Online-Community). In einer Studie aus dem Jahr 201714, Interviews mit Mitgliedern der Online-Community, die die wichtigsten Veränderungen in Bezug auf die Bewegung von der Peripherie in die Mitte der Netzwerke durchgeführt wurden, um unsere Ergebnisse auf der Grundlage von SNA triangulieren, computerisiert sprachlich und Regression gegen Aufbewahrungsdaten. Zukünftige Studien können sich stattdessen auf jene Mitglieder konzentrieren, die sich mit der Online-Community abgekoppelt haben, auf diejenigen, die sich nie engagieren, oder auf direktere Messgrößen wie Substanzkonsum und Wiederbestrafung. Diese Methode kann weiter verfeinert werden, um in Interventionsprogrammen verwendet zu werden, z. B. zur Bewertung der Rolle von Moderatoren in Hilfsforen.

Es gibt derzeit keine Studien, die Beweise für die Vorteile der hier beschriebenen Methode liefern, wenn sie von selbst verwendet wird (die beschriebene Methode wurde in Verbindung mit Aufbewahrungsdaten verwendet und mit qualitativen Daten aus Interviews mit wichtigen Online-Communitys trianguliert. Mitglieder14), aber dieser Ansatz kann genaue und voreingenommene Daten liefern, die Selbstanzeige und andere Maßnahmen in Studien zur Suchtwiederherstellung ergänzen können.

Diese Methode wurde angewendet, um soziale Online-Interaktionen im Kontext einer Social-Media-Seite zu untersuchen, die als ergänzende Form der Unterstützung eines standardmäßigen, persönlichen Wiederherstellungsprogramms eingerichtet wurde. Bei geringfügigen Änderungen kann die Methode jedoch verwendet werden, um soziale Online-Interaktionen in anderen Arten von Online-Communities (Online-Foren, Diskussionsgruppen, Chatrooms, Kommentar-Websites usw.) zu untersuchen. Einer der Hauptvorteile dieser Methode ist, dass sie angepasst und auf Kontexte außerhalb von Gemeinschaften der Suchtwiederherstellung an jede Online-Community angewendet werden kann. In unserer eigenen politikpsychologischen Forschung verwenden wir beispielsweise eine ähnliche Methode (entwickelt aus der hier beschriebenen Methode), um die Qualität von Online-Interaktionen und Veränderungen in diesen Interaktionen zwischen Mitgliedern rechtsextremer Online-Communities zu erfassen. In der Tat kann die Methode auf jede Online-Community angewendet werden, in der Daten in Form von Verbindungen zwischen Mitgliedern (als Soziale Netzwerkverknüpfungen) und sprachlichen Inhalten extrahiert werden können.

Beim Zugriff auf und bei der Arbeit mit Online-Daten müssen sich die Forscher jedoch über ethische Fragen im Klaren sein, die einige für die Selbstanzeige und andere Arten von Daten im Allgemeinen und einige, die nur in einer Online-Umgebung auftreten, gelten. In der hier beschriebenen Forschung (die von der Forschungsethik-Community der Sheffield Hallam University genehmigt wurde), wurde die Zustimmung von der Organisation eingeholt, die das Wiederherstellungsprogramm verwaltete, und es wurden strenge Maßnahmen ergriffen, um eine vollständige Anonymität der Teilnehmer der offenen Social-Media-Seite (z.B. nach Online- und Aufbewahrungsdatenabgleich wurden alle identifizierenden Informationen aus den Dateien entfernt und auch keine potenziell selbstidentifizierenden Zitate aus der öffentlich zugänglichen Online-Kommunikation verwendet).

Eine enge Kommunikation mit der Organisation sorgte auch dafür, dass die Teilnehmer des Programms über die Studien- und Forschungsergebnisse Informiert waren, und einer der Forscher traf sich regelmäßig mit der Gruppe, um die Studie und ihre Ergebnisse zu erklären. In anderen Fällen jedoch, in denen Online-Communities nicht mit bestimmten Offline-Programmen in Verbindung gebracht werden, kann es schwieriger sein, zu bestimmen, wer um Zustimmung in Bezug auf die Datenextraktion gebeten werden sollte (gilt insbesondere in nicht moderierten Foren, in denen Personen in der Wiederherstellung Online-Peer-Support) Während die allgemeinen Grundsätze der ethischen Forschung gelten, müssen die Forscher einen Fall-für-Fall-Ansatz wählen, um sicherzustellen, dass die Extraktion und Analyse von Online-Daten keine signifikanten Risiken für die Teilnehmer darstellt (z. B. Kompromisse beim Datenschutz).

Disclosures

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Acknowledgments

Wir danken den Kunden und Mitarbeitern von Jobs, Friends and Houses, UK, die unsere Forschung unterstützt und sich bereit erklärt haben, an unserer Forschung teilzunehmen.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
LIWC software Receptiviti https://liwc.wpengine.com/ computerised linguistic analysis software
R software n/a https://www.r-project.org/ free statistical and data visualisation sofware

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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