Artiklen beskriver en ny tilgang til analyse af dynamiske online sociale interaktioner (i en online kontekst) eksemplificeret ved en undersøgelse af et online-fællesskab af nyttiggørelse fra alkohol og narkotikamisbrug.
Artiklen beskriver en ny metode, der er designet med henblik på at finde en omfattende, diskret, og præcis måde at fange social genopretning kapital udvikling i online samfund af nyttiggørelse fra alkohol og narkotika (AOD) afhængighed. Inddrivelse kapital blev konceptualiseret som både engagement i online Recovery samfund og identifikation med Fællesskabet. For at måle opsving kapital udvikling, naturligt forekommende data blev udvundet fra den sociale medier side af et bestemt opsving program, med den side, der er oprettet som en ressource for et ansigt-til-ansigt opsving program. For at tilknytte interaktion med online Fællesskabet blev der udført social netværksanalyse (SNA), som indfanger online social interaktion. Social interaktion blev målt gennem forbindelserne mellem online bidragydere/medlemmer af online-community som repræsenteret af program klienter, medarbejdere og tilhængere fra det bredere samfund. For at fange markører for social identifikation med online-Fællesskabet, er edb-baseret sproglig analyse af tekstmæssige data (indhold fra indlæg og kommentarer) blevet gennemført. Genindvinding kapital erobret på denne måde blev analyseret mod opbevaring data (en proxy resultatindikator), som dage brugt i (Face-to-Face) opsving program. De udpakkede online data var knyttet til deltager data med hensyn til program fastholdelse for at teste forudsigelse af et nøgle gendannelses resultat. Denne tilgang gjorde det muligt at undersøge den rolle, online støtte samfund og vurdering af sammenslutningen mellem inddrivelse kapital (udviklet via online community of Recovery) og Recovery resultater.
Den præsenterede metode er designet til at fange alkohol og andre stoffer (AOD) afhængighed opsving kapital i online-sammenhænge. På afhængigheds området er tilbagebetalings kapital blevet defineret som “summen af ens ressourcer, der kan bringes til at bære på initiering og vedligeholdelse af stofmisbrug ophør”1. Indvinding kapital er primært blevet målt gennem selv-rapporter2,3 i ansigt-til-ansigt sammenhænge. Denne fremgangsmåde giver en alternativ metode til måling af genoprettelses kapital i online kontekster ved at opfange kvaliteten og mængden af online interaktioner i online fællesskaber for inddrivelse.
I betragtning af den stadige stigning i brugen af online ressourcer i form af peer-support i en række sundhedsrelaterede spørgsmål4,5, er det nødvendigt at udvikle nye metoder til at fange kvaliteten af disse ressourcer. Online peer support sker i form af sociale interaktioner i online fora og samfund. Støttende sociale interaktioner i disse online-sammenhænge bidrager til at opbygge opsving kapital, som igen har en positiv indvirkning på inddrivelse proces6,7. Den foreslåede metode giver en række fordele i forhold til alternative metoder. For det første overvinder det nogle af de begrænsninger, der involverer brugen af selv-rapport foranstaltninger i afhængigheds forskning, især omkring tilbagekaldelse og selv-præsentationelle bias. Selv rapport foranstaltninger anses for at have en rimelig grad af pålidelighed og gyldighed, de er modtagelige for bias og unøjagtigheder. For at øge nøjagtigheden og minimere bias, er det blevet erkendt, at der er behov for at øge brugen af nye foranstaltninger og dataindsamlings situationer designet til at undgå eller minimere disse spørgsmål8. Ved at få adgang til data naturligt forekommende i sammenhænge, hvor folk i forskellige stadier af inddrivelse interagerer spontant, og ved hjælp af analysemetoder, der kan udtrække meningsfulde oplysninger fra disse data (i stand til at fange indikatorer for psykologiske tilstande), bias på grund af social ønskelig (selv-præsentationelle) og unøjagtigheder på grund af begrænsninger i tilbagekaldelse kan reduceres eller endda elimineres. For det andet er denne metode yderst effektiv og omkostningseffektiv, da den bygger på udvindingen af allerede eksisterende online data (dvs. i åbne online fora, der er offentligt tilgængelige).
Beskrevet næste er den metode, der blev anvendt til en undersøgelse af bygning opsving kapital i et online-fællesskab oprettet for at supplere en traditionel, ansigt-til-ansigt afhængighed opsving program for narkomaner i tidlige opsving stadier. I dette tilfælde, online (sociale medier) data blev knyttet til program opbevaring data, men metoden kan også bruges i tilfælde, hvor sammenkædning data er ikke tilgængelig eller tilgængelig.
Den fremgangsmåde, der er beskrevet her, er baseret på en ny metode til måling af, hvordan onlinegruppe processer kan påvirke fastholdelse i et afhængigheds gendannelsesprogram. Anvendelse af denne metode til et online community af nyttiggørelse fra afhængighed, blev det konstateret, at der var fire centrale aspekter forudsagt program fastholdelse: at være stærkt involveret i online-Fællesskabet, at være centrale i det online sociale netværk, positiv indflydelse udtrykt i kommunikation med andre medlemmer af online-Fællesskabet, og modtager validering fra andre for bidrag til netværket14. De resultater, som opnås ved hjælp af denne metode, understøtter eksisterende teoretiske modeller for nyttiggørelse. Det er to nøgle modeller i genopretnings litteraturen, den sociale identitetsmodel for Recovery15 og den sociale identitetsmodel for ophør af vedligeholdelse16, begge understreger betydningen af aktiv deltagelse i grupper, der støtter Opsving. Begge modeller antyder, at øget identifikation og engagement i sådanne grupper bidrager til at sænke den fremtidige kontakt med brug af grupper og deraf følgende tilbagefald.
Som illustreret i vores forskning, metoden tillod os at kort over forløbskurver for inddrivelse eller ændring af individuelle medlemmer af online-Fællesskabet14. Visualiseringer af de online sociale netværk og deres udvikling over tid kan give værdifulde oplysninger om bevægelsen af medlemmer af online-Fællesskabet fra periferien til midten af nettet og vice-versa (disse bevægelser i netværket indikerer ændringer i graden af engagement med online-Fællesskabet). I en 2017 undersøgelse14, interviews med medlemmer af online-community, der foretog de mest betydningsfulde ændringer i form af bevægelse fra periferien til centrum af nettene blev gennemført som en måde at triangulere vores resultater baseret på SNA, edb sproglig analyse og regression mod opbevarings data. Fremtidige undersøgelser kan i stedet fokusere på de medlemmer, der blev frigjort med online-Fællesskabet, på dem, der aldrig bliver engageret, eller på mere direkte målinger af resultater, såsom stofbrug og reulovlige. Denne metode kan yderligere finjusteres til at blive brugt i interventionsprogrammer, for eksempel til at vurdere rollen som moderatorer i hjælp fora.
Der er i øjeblikket ingen undersøgelser, som dokumenterer fordelene ved den beskrevne metode, når de anvendes i sig selv (den beskrevne metode blev anvendt sammen med opbevarings data og trianguleret med kvalitative data fra interviews med centrale online community medlemmer14), men denne tilgang kan give nøjagtige og skævhed-fri data, der kan supplere selvrapportering og andre foranstaltninger i undersøgelser af afhængighed opsving.
Denne metode blev anvendt til at undersøge online sociale interaktioner i forbindelse med en Social Media side etableret som en supplerende form for støtte til en standard, ansigt-til-ansigt opsving program. Men med mindre ændringer, metoden kan bruges til at undersøge online sociale interaktioner i andre typer af online-fællesskaber (online fora, diskussionsgrupper, chatrum, kommentarer hjemmesider, etc.). En af de vigtigste fordele ved denne metode er, at det kan tilpasses og anvendes til sammenhænge ud over samfund af afhængighed opsving til enhver online community. For eksempel, i vores egen politiske psykologi forskning, bruger vi en lignende metode (udviklet fra den metode, der er beskrevet her) til at fange kvaliteten af online-interaktioner og ændringer i disse interaktioner mellem medlemmer af højre-Right online fællesskaber. I realiteten kan metoden anvendes på alle online-fællesskaber, hvor data i form af forbindelser mellem medlemmer (som sociale netværksforbindelser) og sprogligt indhold kan udvindes.
Men i at få adgang til og arbejde med online data, forskere har brug for at være opmærksom på etiske spørgsmål, nogle, der gælder for selvrapportering og andre typer af data i almindelighed og nogle, som kun er stødt på i et online-miljø. I den forskning, der er beskrevet her (som blev godkendt af forskningsetik Fællesskabet på Sheffield Hallam University), samtykke blev indhentet fra den organisation, der forvalter genopretningsprogrammet, og strenge foranstaltninger blev truffet for at sikre fuldstændig anonymitet af deltagere på den åbne sociale medie side (f. eks. efter online-og fastholdelses datamatchning blev alle identifikationsoplysninger fjernet fra filerne, og der blev heller ikke benyttet nogen potentielt selv identificerende citater fra den offentligt tilgængelige online kommunikation).
Tæt kommunikation med organisationen sikrede også, at deltagerne i programmet var opmærksomme på undersøgelsen og forskningsresultater, og en af forskerne mødtes regelmæssigt med gruppen for at forklare undersøgelsen og dens resultater. I andre tilfælde, hvor online communities ikke er knyttet til specifikke offline programmer, kan det være sværere at afgøre, hvem der skal anmodes om samtykke vedrørende dataudtræk (gælder især i ikke-modererede fora, hvor folk i Recovery Søg online peer support). Selv om de generelle principper for etisk forskning vil finde anvendelse, skal forskerne anlægge en sag til sag-tilgang for at sikre, at udvinding og analyse af online data ikke udgør nogen væsentlig risiko for deltagerne (f. eks. at kompromittere privatlivets fred).
The authors have nothing to disclose.
Vi er taknemmelige for de kunder og medarbejdere i job, venner og huse, UK, der støttede og indvilligede i at deltage i vores forskning.
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 |