Integrazione di analisi linguistiche e sociali computerizzate per catturare il capitale di recupero dalle dipendenze in una comunità online
概要
L’articolo descrive un nuovo approccio per l’analisi delle interazioni sociali online dinamiche (in un contesto online) esemplificato da uno studio di una comunità online di recupero da alcol e tossicodipendenza.
Abstract
L’articolo descrive una nuova metodologia progettata con l’obiettivo di trovare un modo completo, discreto e accurato per catturare lo sviluppo del capitale di recupero sociale nelle comunità online di recupero da alcol e dipendenza da droghe (AOD). Il capitale di recupero è stato concettualizzato sia come impegno nella comunità di recupero online che come identificazione con la comunità. Per misurare lo sviluppo del capitale di recupero, i dati naturali sono stati estratti dalla pagina dei social media di un programma di recupero specifico, con la pagina impostata come risorsa per un programma di recupero faccia a faccia. Per mappare il coinvolgimento con la comunità online, è stata eseguita un’analisi dei social network (SNA) che acquisisce l’interazione sociale online. L’interazione sociale è stata misurata attraverso i collegamenti tra i contributori/membri online della comunità online rappresentati dai clienti del programma, dal personale e dai sostenitori della comunità più ampia. Per acquisire marcatori di identificazione sociale con la comunità online, è stata condotta un’analisi linguistica computerizzata dei dati testuali (contenuti da post e commenti). Il capitale di recupero acquisito in questo modo è stato analizzato rispetto ai dati di conservazione (un indicatore di risultato proxy), mentre i giorni trascorsi nel programma di recupero (faccia a faccia). I dati online estratti sono stati collegati ai dati dei partecipanti per quanto riguarda la conservazione del programma per testare la previsione di un risultato di recupero chiave. Questo approccio ha permesso l’esame del ruolo delle comunità di supporto online e la valutazione dell’associazione tra il capitale di recupero (sviluppato attraverso la comunità online di recupero) e i risultati del recupero.
Introduction
Il metodo presentato è stato progettato per catturare alcol e altre droghe (AOD) capitale di recupero dalle dipendenze in contesti online. Nel campo della dipendenza, il capitale di recupero è stato definito come “la somma totale delle risorse che possono essere portate a sopportare l’avvio e il mantenimento della cessazione dell’abuso di sostanze”1. Il capitale di recupero è stato misurato principalmente attraverso auto-rapporti2,3 in contesti faccia a faccia. Questo approccio fornisce un metodo alternativo per misurare il capitale di recupero in contesti online catturando la qualità e la quantità delle interazioni online nelle comunità di recupero online.
Dato il costante aumento dell’uso delle risorse online sotto forma di sostegno paritaria in una serie di questioni relative alla salute4,5, è necessario sviluppare nuovi metodi per catturare la qualità di queste risorse. Il supporto peer online si verifica sotto forma di interazioni sociali nei forum e nelle comunità online. Le interazioni sociali di sostegno in questi contesti online contribuiscono alla costruzione del capitale di recupero, che a sua volta ha un impatto positivo sul processo di recupero6,7. Il metodo proposto presenta una serie di vantaggi rispetto ai metodi alternativi. In primo luogo, supera alcune delle limitazioni che comportano l’uso di misure di auto-segnalazione nella ricerca sulle dipendenze, in particolare intorno al richiamo e ai pregiudizi di auto-presentazione. Mentre le misure di auto-relazione sono considerate avere livelli ragionevoli di affidabilità e validità, sono suscettibili di pregiudizi e imprecisioni. Per migliorare la precisione e ridurre al minimo la distorsione, è stato riconosciuto che è necessario aumentare l’uso di nuove misure e situazioni di raccolta dei dati progettate per evitare o ridurre al minimo questi problemi8. Accedendo ai dati che si verificano naturalmente in contesti in cui le persone in varie fasi di recupero interagiscono spontaneamente e utilizzando metodi di analisi in grado di estrarre informazioni significative da questi dati (in grado di acquisire indicatori di stati psicologici), i pregiudizi dovuti a desiderabilità sociale (auto-presentazione) e imprecisioni dovute a limitazioni nel richiamo possono essere ridotti o addirittura eliminati. In secondo luogo, questo metodo è altamente efficiente e conveniente, in quanto si basa sull’estrazione di dati online già esistenti (cioè in forum online aperti accessibili al pubblico).
Descritto di seguito è il metodo che è stato applicato a uno studio di costruzione di capitale di recupero in una comunità online stabilita per completare un programma tradizionale, di recupero dalla dipendenza faccia a faccia per i tossicodipendenti nelle fasi iniziali di recupero. In questo caso, i dati online (social media) sono stati collegati ai dati di conservazione del programma, ma il metodo può essere utilizzato anche nei casi in cui i dati di collegamento non sono disponibili o accessibili.
Protocol
Representative Results
Discussion
L’approccio qui descritto si basa su un nuovo metodo per misurare il modo in cui i processi di gruppo online possono influire sulla ritenzione in un programma di recupero dalle dipendenze. Applicando questo metodo a una comunità online di recupero dalla dipendenza, si è scoperto che c’erano quattro aspetti chiave prevista fidelizzazione del programma: essere altamente coinvolti nella comunità online, essere centrale nel social network online, effetto positivo espresso in comunicazione con altri membri della comunità online, e ricevendo la convalida da altri per i contributi alla rete14. I risultati ottenuti utilizzando questo metodo supportano i modelli teorici di recupero esistenti. Ovvero, due modelli chiave nella letteratura di recupero, il social identity Model of Recovery15 e il Social Identity Model of Cessation Maintenance16, sottolineano entrambi l’importanza della partecipazione attiva in gruppi che sostengono guarigione. Entrambi i modelli suggeriscono che una maggiore identificazione e impegno per tali gruppi contribuiscano a ridurre il contatto futuro con l’uso dei gruppi e le conseguenti ricadute.
Come illustrato nella nostra ricerca, il metodo ci ha permesso di mappare le traiettorie di recupero o di cambiamento di singoli membri della comunità online14. Le visualizzazioni dei social network online e la loro evoluzione nel tempo possono fornire preziose informazioni sul movimento dei membri della comunità online dalla periferia al centro della rete e viceversa (questi movimenti nella rete indicano cambiamenti nei livelli di coinvolgimento con la comunità online). In uno studio del 201714, interviste con i membri della comunità online che hanno intrapreso i cambiamenti più significativi in termini di cambiamento in termini di movimento dalla periferia al centro delle reti sono stati condotti come un modo di triangolare i nostri risultati basati su SNA, computerizzato l’analisi linguistica e la regressione contro i dati di conservazione. Studi futuri possono invece concentrarsi su quei membri che si sono disimpegnati con la comunità online, su coloro che non si impegnano mai, o su misure più dirette di risultato come l’uso di sostanze e la recidiva. Questa metodologia può essere ulteriormente messa a punto per essere utilizzata nei programmi di intervento, ad esempio per valutare il ruolo dei moderatori nei forum di assistenza.
Attualmente non ci sono studi che forniscono prove sui benefici del metodo qui descritto quando utilizzato da solo (il metodo descritto è stato utilizzato in combinazione con i dati di conservazione e triangulated con dati qualitativi da interviste con la comunità online chiave membri14), ma questo approccio può fornire dati accurati e privi di bias che possono integrare l’auto-segnalazione e altre misure negli studi sul recupero dalle dipendenze.
Questo metodo è stato applicato per esaminare le interazioni sociali online nel contesto di una pagina di social media stabilita come forma complementare di supporto a un programma di recupero faccia a faccia standard. Tuttavia, con piccole modifiche, il metodo può essere utilizzato per indagare sulle interazioni sociali online in altri tipi di comunità online (forum online, gruppi di discussione, chat room, siti di commento, ecc.). Uno dei principali vantaggi di questo metodo è che può essere adattato e applicato a contesti che vanno oltre le comunità di recupero dalle dipendenze a qualsiasi comunità online. Ad esempio, nella nostra ricerca sulla psicologia politica, usiamo un metodo simile (sviluppato dal metodo qui descritto) per catturare la qualità delle interazioni online e i cambiamenti in queste interazioni tra i membri delle comunità online di estrema destra. In effetti, il metodo può essere applicato a qualsiasi comunità online in cui è possibile estrarre i dati sotto forma di connessioni tra i membri (come collegamenti di social network) e contenuti linguistici.
Tuttavia, nell’accesso e nell’utilizzo dei dati online, i ricercatori devono essere consapevoli di questioni etiche, alcune che si applicano all’auto-segnalazione e ad altri tipi di dati in generale e ad altri che si incontrano solo in un ambiente online. Nella ricerca qui descritta (che è stata approvata dalla comunità etica della ricerca della Sheffield Hallam University), è stato ottenuto il consenso dell’organizzazione che gestisce il programma di recupero e sono state adottate misure rigorose per garantire il completo anonimato partecipanti alla pagina aperta dei social media (ad esempio, dopo la corrispondenza dei dati online e di conservazione, tutte le informazioni di identificazione sono state rimosse dai file e anche nessun preventivo potenzialmente auto-identificante è stato utilizzato dalla comunicazione online accessibile pubblicamente).
Una stretta comunicazione con l’organizzazione ha anche assicurato che i partecipanti al programma fossero a conoscenza dei risultati dello studio e della ricerca, e uno dei ricercatori si è riunito regolarmente con il gruppo per spiegare lo studio e i suoi risultati. In altri casi, tuttavia, in cui le comunità online non sono associate a specifici programmi offline, potrebbe essere più difficile determinare a chi dovrebbe essere chiesto il consenso per quanto riguarda l’estrazione dei dati (applicabile soprattutto nei forum non smottati, dove le persone in recupero sostegno peer online). Mentre si applicheranno i principi generali della ricerca etica, i ricercatori devono adottare un approccio caso per caso per garantire che l’estrazione e l’analisi dei dati online non comportino rischi significativi per i partecipanti (ad esempio, compromettendo la privacy).
開示
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Siamo grati ai clienti e al personale di Jobs, Friends and Houses, UK, che hanno sostenuto e accettato di partecipare alla nostra ricerca.
Materials
| 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 |
参考文献
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