• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Использование автоматически собираемых данных для предсказания благополучия детей

Приоритетные направления развития: гуманитарные науки
2019

Цель работы

Задать теоретико-методологическую базу исследования благополучия детей и подростков, выявить подходы и инструменты анализа благополучия с использованием автоматически собираемых данных (цифровых следов).

Используемые методы:

  • анкетные опросы,

  • использование открытых данных социальной сети Вконтакте

Эмпирическая база исследования

Для исследования паттернов индивидуального благополучия были использованы данные онлайн опроса (2125 человек) и открытые данные социальной сети.  

Для исследования структуры социальных взаимосвязей использовались открытые данные социальной сети (около 37 тысяч человек).

Результаты работы

Описан потенциал использования автоматически собираемых данных для предсказания индивидуального благополучия. Описаны факторы, оказывающие влияние на индивидуальное благополучие детей и подростков, в том числе факторы, сформированные цифровыми технологиями. Показано, что благополучие является сложным многофакторным концептом, на который оказывают различное нелинейное и дифференцированное влияние разнообразные события и характеристики. При этом цифровые технологии могут оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на индивидуальное благополучие детей и подростков. Указано, что данная связь нелинейна, и как дефицит, так и избыток времени на использование цифровых технологии негативно сказывается на показателях благополучия. Описаны риски использования цифровых технологий.

Рассмотрены положения теории поколений, разработанной Штраусом и Хоу, часто используемой для изучения современных подростков и молодежи. Проведен мета-анализ эмпирических исследований, его результаты сопоставлены с теоретическими предсказаниями. Показано, что в подавляющем большинстве случаев эмпирические исследования не подтверждают выводы и предсказания теории поколений. Эмпирические данные говорят о том, что специфика поведения, описываемая в теории поколений, оказывается типична либо для подросткового возраста вне зависимости от принадлежности подростка к определенному “поколению”, либо для всех людей, проживающих в данный временной промежуток. Полученные результаты свидетельствуют о низкой объясняющей способности теории поколений.   

В рамках исследования изучены возможности использования эмпирических данных о цифровых следах для изучения индивидуального благополучия. Описаны элементы цифровых следов, скоррелированные с показателями благополучия. Предложен ряд подходов, позволяющих проанализировать взаимосвязь между цифровыми следами и уровнем индивидуального благополучия (в данном случае в качества индикатора благополучия была оценена степень выраженности симптомов депрессии, оцененная по шкале PHQ-8). Предложено рассматривать эмоциональную окраску постов пользователя в социальной сети, структуру и размер его дружеского окружения, популярность пользователя. Выявлено, что для разных социальных групп могут быть использованы различные цифровые маркеры в качестве идентификаторов благополучия и неблагополучия. В частности, показано, что для женщин характерна более высокая степень выраженности симптомов депрессии (по шкале PHQ-8). Также показано, что высокая эмоциональность не типична для людей с высокой выраженностью симптомов депрессии.

Помимо этого, описаны результаты реализованного в рамках данного проекта исследования социальных связей в сети “Вконтакте” учащихся из различных учебных заведений. На основе большого массива данных открытых профилей социальной сети Вконтакте (около 37 тыс. пользователей) был проанализирован феномен формирования связей между учащимися в различных школах. Результаты исследования показали, что учащиеся из разных школ связаны в случае близкого расположения двух школ, а также академической близости результатов школ. Это свидетельствует о формировании новых форм социального неравенства, воспроизводящегося уже в цифровом пространстве. Вопреки представлениям о высоком потенциале цифровых средств для сокращения социального неравенства, результаты фиксируют формирование социальной сегрегации на основе академических достижений в онлайн-среде.

Публикации по проекту: