लेख गतिशील ऑनलाइन सामाजिक बातचीत का विश्लेषण करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण का वर्णन (एक ऑनलाइन संदर्भ में) शराब और नशीली दवाओं की लत से वसूली के एक ऑनलाइन समुदाय के एक अध्ययन द्वारा उदाहरण.
लेख शराब और दवा (एओडी) की लत से वसूली के ऑनलाइन समुदायों में सामाजिक वसूली पूंजी विकास पर कब्जा करने का एक व्यापक, विनीत, और सही तरीका खोजने के उद्देश्य से डिजाइन एक नई पद्धति का वर्णन करता है. वसूली पूंजी ऑनलाइन वसूली समुदाय और समुदाय के साथ पहचान में दोनों सगाई के रूप में अवधारणा थी. वसूली पूंजी विकास को मापने के लिए, स्वाभाविक रूप से होने वाली डेटा एक विशिष्ट वसूली कार्यक्रम के सामाजिक मीडिया पृष्ठ से निकाले गए थे, पृष्ठ के साथ एक आमने-सामने वसूली कार्यक्रम के लिए एक संसाधन के रूप में स्थापित किया जा रहा है. ऑनलाइन समुदाय के साथ सगाई नक्शा करने के लिए, सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण (SNA) ऑनलाइन सामाजिक संपर्क पर कब्जा किया गया था. सामाजिक संपर्क कार्यक्रम ग्राहकों, कर्मचारियों, और व्यापक समुदाय से समर्थकों द्वारा प्रतिनिधित्व के रूप में ऑनलाइन समुदाय के ऑनलाइन योगदानकर्ताओं / ऑनलाइन समुदाय के साथ सामाजिक पहचान के मार्कर कैप्चर करने के लिए, पाठ डेटा (पोस्ट और टिप्पणियों से सामग्री) का कंप्यूटरीकृत भाषाई विश्लेषण आयोजित किया गया था। वसूली पूंजी इस तरह से कब्जा कर लिया प्रतिधारण डेटा (एक प्रॉक्सी परिणाम सूचक) के खिलाफ विश्लेषण किया गया था, के रूप में दिन में खर्च (चेहरा करने वाली चेहरा) वसूली कार्यक्रम. निकाले गए ऑनलाइन डेटा एक महत्वपूर्ण वसूली परिणाम की भविष्यवाणी का परीक्षण करने के लिए कार्यक्रम प्रतिधारण के संबंध में भागीदार डेटा से जुड़ा हुआ था. इस दृष्टिकोण ऑनलाइन समर्थन समुदायों की भूमिका और वसूली पूंजी के बीच सहयोग के मूल्यांकन की परीक्षा की अनुमति दी (पुनर्प्राप्ति के ऑनलाइन समुदाय के माध्यम से विकसित) और वसूली परिणामों.
प्रस्तुत विधि ऑनलाइन संदर्भों में शराब और अन्य दवाओं (एओडी) की लत वसूली पूंजी पर कब्जा करने के लिए डिजाइन किया गया है. लत के क्षेत्र में, वसूली पूंजी के रूप में परिभाषित किया गया है “एक संसाधनों की कुल है कि दीक्षा और मादक द्रव्यों के दुरुपयोग समाप्ति के रखरखाव पर सहन करने के लिए लाया जा सकता है”1. वसूली पूंजी मुख्य रूप से स्वयं रिपोर्ट2केमाध्यम से मापा गया है,3 आमने-सामने संदर्भों में. यह दृष्टिकोण वसूली के ऑनलाइन समुदायों में ऑनलाइन बातचीत की गुणवत्ता और मात्रा पर कब्जा करके ऑनलाइन संदर्भों में वसूली पूंजी को मापने का एक वैकल्पिक तरीका प्रदान करता है.
स्वास्थ्य से संबंधित मुद्दों4,5की एक श्रृंखला में सहकर्मी समर्थन के रूप में ऑनलाइन संसाधनों के उपयोग में लगातार वृद्धि को देखते हुए, इन संसाधनों की गुणवत्ता पर कब्जा करने के लिए नए तरीकों को विकसित करने के लिए आवश्यक है। ऑनलाइन सहकर्मी समर्थन ऑनलाइन मंचों और समुदायों में सामाजिक बातचीत के रूप में होता है. इन ऑनलाइन संदर्भों में सहायक सामाजिक संबंध वसूली पूंजी के निर्माण में योगदान देते हैं, जिसका वसूली प्रक्रिया6,7पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है। प्रस्तावित विधि वैकल्पिक तरीकों पर लाभ के एक नंबर प्रस्तुत करता है. सबसे पहले, यह लत अनुसंधान में आत्म रिपोर्ट उपायों के उपयोग से जुड़े सीमाओं में से कुछ पर काबू पा लिया, विशेष रूप से याद है और आत्म प्रस्तुति पूर्वाग्रहों के आसपास. जबकि आत्म रिपोर्ट उपायों विश्वसनीयता और वैधता के उचित स्तर पर माना जाता है, वे पूर्वाग्रहों और inaccuracies के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं. सटीकता बढ़ाने और पूर्वाग्रह को कम करने के लिए, यह माना गया है कि इन मुद्दों से बचने या कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए उपन्यास उपायों और डेटा संग्रह स्थितियों के उपयोग को बढ़ाने की आवश्यकता है8. संदर्भों में स्वाभाविक रूप से होने वाली डेटा तक पहुँचने से जहां वसूली के विभिन्न चरणों में लोग सहज रूप से बातचीत करते हैं, और विश्लेषण विधियों का उपयोग करके जो इन डेटा से सार्थक जानकारी निकाल सकते हैं (मनोवैज्ञानिक राज्यों के संकेतकों को कैप्चर करने में सक्षम), सामाजिक वांछनीयता (स्व-प्रस्तुति) और याद में सीमाओं के कारण inaccuracies के कारण पूर्वाग्रहों को कम किया जा सकता है या यहां तक कि समाप्त. दूसरे, इस विधि अत्यधिक कुशल और लागत प्रभावी है, क्योंकि यह पहले से ही मौजूदा ऑनलाइन डेटा की निकासी पर निर्भर करता है (यानी, खुले ऑनलाइन मंचों में है कि सार्वजनिक रूप से सुलभ हैं).
अगले वर्णित विधि है कि एक ऑनलाइन समुदाय में वसूली पूंजी के निर्माण के एक अध्ययन के लिए लागू किया गया था जल्दी वसूली चरणों में नशेड़ी के लिए एक पारंपरिक, आमने-सामने की लत वसूली कार्यक्रम के पूरक हैं. इस मामले में, ऑनलाइन (सामाजिक मीडिया) डेटा प्रोग्राम प्रतिधारण डेटा से जुड़े थे, लेकिन विधि भी मामलों में इस्तेमाल किया जा सकता है जहां लिंकेज डेटा उपलब्ध या सुलभ नहीं है.
यहाँ वर्णित दृष्टिकोण कैसे ऑनलाइन समूह प्रक्रियाओं एक लत वसूली कार्यक्रम में प्रतिधारण को प्रभावित कर सकते हैं मापने की एक नई विधि पर आधारित है. लत से वसूली के एक ऑनलाइन समुदाय के लिए इस विधि को लागू करने, यह पाया गया कि वहाँ चार प्रमुख पहलुओं कार्यक्रम प्रतिधारण की भविष्यवाणी की: अत्यधिक ऑनलाइन समुदाय में शामिल किया जा रहा है, ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्क में केंद्रीय जा रहा है, सकारात्मक प्रभावित व्यक्त ऑनलाइन समुदाय के अन्य सदस्यों के साथ संचार में, और नेटवर्क14में योगदान के लिए दूसरों से सत्यापन प्राप्त . इस विधि का उपयोग करके प्राप्त निष्कर्ष वसूली के मौजूदा सैद्धांतिक मॉडल का समर्थन करते हैं। अर्थात, वसूली साहित्य में दो प्रमुख मॉडल, वसूली15 के सामाजिक पहचान मॉडल और सेसेशन रखरखाव16के सामाजिक पहचान मॉडल , दोनों समूहों में सक्रिय भागीदारी के महत्व पर जोर देते हैं जो समर्थन कर रहे हैं पुनर्प्राप्ति. दोनों मॉडल का सुझाव है कि वृद्धि की पहचान और ऐसे समूहों के लिए प्रतिबद्धता समूहों और परिणामस्वरूप पतन का उपयोग कर के साथ भविष्य के संपर्क को कम करने के लिए योगदान.
जैसा कि हमारे शोध में दिखाया गया है, इस विधि ने हमें ऑनलाइन समुदाय14के अलग-अलग सदस्यों की वसूली या परिवर्तन के त्रासदियों का नक्शा बनाने की अनुमति दी। ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्क के दृश्य और समय के साथ उनके विकास के नेटवर्क के केंद्र और उपाध्यक्ष के लिए परिधि से ऑनलाइन समुदाय के सदस्यों के आंदोलन के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान कर सकते हैं (नेटवर्क में इन आंदोलनों से संकेत मिलता है ऑनलाइन समुदाय के साथ सहभागिता के स्तर में परिवर्तन). एक 2017 अध्ययन14में , ऑनलाइन समुदाय के सदस्यों के साथ साक्षात्कार जो परिधि से नेटवर्क के केंद्र में आंदोलन के मामले में सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन किए गए हमारे निष्कर्षों SNA के आधार पर triangulating के एक तरीके के रूप में आयोजित किया गया, कम्प्यूटरीकृत भाषाई विश्लेषण, और अवधारण डेटा के खिलाफ प्रतिगमन. भविष्य के अध्ययन के बजाय उन सदस्यों को जो ऑनलाइन समुदाय के साथ disengaged बन गया पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जो कभी नहीं लगे, या इस तरह के पदार्थ का उपयोग करें और reoffending के रूप में परिणाम के अधिक प्रत्यक्ष उपायों पर. इस पद्धति को आगे ठीक करने के लिए हस्तक्षेप कार्यक्रमों में इस्तेमाल किया जा, उदाहरण के लिए, मदद मंचों में मध्यस्थों की भूमिका का आकलन करने के लिए कर सकते हैं.
वर्तमान में कोई अध्ययन यहाँ वर्णित विधि के लाभों पर सबूत उपलब्ध कराने जब खुद के द्वारा इस्तेमाल कर रहे हैं (विधि वर्णित प्रतिधारण डेटा के साथ संयोजन के रूप में इस्तेमाल किया गया था और कुंजी ऑनलाइन समुदाय के साथ साक्षात्कार से गुणात्मक डेटा के साथ triangulated सदस्य14),लेकिन इस दृष्टिकोण सटीक और पूर्वाग्रह से मुक्त डेटा है कि स्वयं की रिपोर्ट और लत वसूली के अध्ययन में अन्य उपायों के पूरक कर सकते हैं प्रदान कर सकते हैं.
इस विधि के लिए एक सामाजिक मीडिया एक मानक, आमने-सामने वसूली कार्यक्रम के लिए समर्थन के एक पूरक रूप के रूप में स्थापित पृष्ठ के संदर्भ में ऑनलाइन सामाजिक बातचीत की जांच करने के लिए लागू किया गया था. हालांकि, मामूली परिवर्तन के साथ, विधि ऑनलाइन समुदायों के अन्य प्रकार (ऑनलाइन मंचों, चर्चा समूहों, चैट रूम, टिप्पणी वेबसाइटों, आदि) में ऑनलाइन सामाजिक बातचीत की जांच करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. इस विधि के प्रमुख लाभ में से एक यह है कि यह अनुकूलित किया जा सकता है और किसी भी ऑनलाइन समुदाय के लिए लत वसूली के समुदायों से परे संदर्भों के लिए लागू किया. उदाहरण के लिए, हमारे अपने राजनीतिक मनोविज्ञान अनुसंधान में, हम एक समान विधि का उपयोग करें (यहाँ वर्णित विधि से विकसित) ऑनलाइन बातचीत और दूर सही ऑनलाइन समुदायों के सदस्यों के बीच इन बातचीत में परिवर्तन की गुणवत्ता पर कब्जा करने के लिए. वास्तव में, विधि किसी भी ऑनलाइन समुदाय है जिसमें सदस्यों के बीच कनेक्शन के रूप में डेटा (सामाजिक नेटवर्क लिंकेज के रूप में) और भाषाई सामग्री निकाला जा सकता है के लिए लागू किया जा सकता है.
हालांकि, ऑनलाइन डेटा तक पहुँचने और काम करने में, शोधकर्ताओं को नैतिक मुद्दों के बारे में पता होना चाहिए, कुछ जो सामान्य रूप से स्वयं की रिपोर्ट और अन्य प्रकार के डेटा पर लागू होते हैं और कुछ जो केवल एक ऑनलाइन वातावरण में सामना कर रहे हैं। यहाँ वर्णित अनुसंधान में (जो शेफील्ड हॉलम विश्वविद्यालय में अनुसंधान नैतिकता समुदाय द्वारा अनुमोदित किया गया था), सहमति वसूली कार्यक्रम के प्रबंधन संगठन से प्राप्त किया गया था, और सख्त उपाय के लिए पूर्ण गुमनामी सुनिश्चित करने के लिए लिया गया खुले सामाजिक मीडिया पृष्ठ में प्रतिभागियों (जैसे, ऑनलाइन और प्रतिधारण डेटा मिलान के बाद, सभी पहचान जानकारी फ़ाइलों से निकाल दिया गया था और यह भी कोई संभावित स्वयं की पहचान उद्धरण सार्वजनिक रूप से सुलभ ऑनलाइन संचार से इस्तेमाल किया गया).
संगठन के साथ निकट संचार भी सुनिश्चित किया है कि कार्यक्रम में प्रतिभागियों के अध्ययन और अनुसंधान निष्कर्षों के बारे में पता थे, और शोधकर्ताओं में से एक समूह के साथ नियमित रूप से मुलाकात की अध्ययन और उसके परिणामों की व्याख्या. अन्य मामलों में, हालांकि, जहां ऑनलाइन समुदाय विशिष्ट ऑफ़लाइन प्रोग्राम के साथ संबद्ध नहीं हैं, यह निर्धारित करना कठिन हो सकता है कि डेटा निष्कर्षण के बारे में सहमति के लिए किसे कहा जाना चाहिए (विशेष रूप से बिना किसी कारण वाले मंचों में लागू, जहां लोग पुनर्प्राप्ति में होते हैं ऑनलाइन सहकर्मी समर्थन की तलाश). जबकि नैतिक अनुसंधान के सामान्य सिद्धांत लागू होंगे, शोधकर्ताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए मामला-द्वारा-मामला दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है कि ऑनलाइन डेटा की निकासी और विश्लेषण प्रतिभागियों के लिए कोई महत्वपूर्ण जोखिम पैदा नहीं करता है (उदा., गोपनीयता से समझौता करना)।
The authors have nothing to disclose.
हम ग्राहकों और नौकरियां, दोस्तों और मकान, ब्रिटेन, जो समर्थन किया और हमारे अनुसंधान में भाग लेने के लिए सहमत के कर्मचारियों के लिए आभारी हैं.
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 |