Integration computerisierter Linguistischer und sozialer Netzwerkanalysen zur Erfassung von Suchtwiederherstellungskapital in einer Online-Community
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
Representative Results
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
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
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
| 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 |
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