Социальная сеть ry одноклассники: Поиск по тегу Одноклассники

Содержание

Одноклассники запустили нейросеть для борьбы с кликбейтом в соцсети

Умные вещиКАРТИНА ДНЯ

16 сентября 2021 17:08

Нейросеть Одноклассников будет бороться с кликбейтом и массовыми призывами ставить «класс»

Социальная сеть Одноклассники запустила систему работы с качеством контента в соцсети.Фото: Одноклассники.ru

Социальная сеть Одноклассники запустила систему работы с качеством контента в соцсети. На первом этапе система на базе искусственного интеллекта будет находить и пессимизировать в выдаче кликбейт и недобросовестные ссылки, массовые призывы ставить «класс» или другие реакции, шокирующий и вводящий в заблуждение контент. Группы, которые публикуют много такого контента, будут получать временный или постоянный запрет на попадание в ленты пользователей. В дальнейшем система будет расширяться другими инструментами повышения качества контента в соцсети.

Вадим Гуров, руководитель продуктов Лента и Рекомендации социальной сети Одноклассники:

«В этом году мы делаем особенный акцент на повышении качества ленты каждого пользователя. ОК – это не просто социальная сеть, но и платформа для потребления контента. Нам важно, чтобы хорошие авторы и медиа могли получить аудиторию в соцсети, а контент плохого качества не показывался.

Новый алгоритм избавит пользователей ОК от откровенно кликбейтного, манипулятивного контента, цель которого – надавить на жалость или вызвать другую эмоцию, добиться перехода по недобросовестной ссылке. Благодаря этому лента станет интереснее и разнообразнее».

Новая система работает на базе Робби – платформы для анализа и обработки контента на базе нейросетей и технологии big data. В основе работы системы – модели нейронных сетей, которые определяют контент с явными манипуляциями и массовыми призывами к обратной связи ради вирусного распространения.

Алгоритм распознает надписи на изображениях и фотографиях с помощью технологии компьютерного зрения и анализирует текстовый контент. Кроме того, алгоритм будет находить публикации, которые ведут в группы с большим количеством спама или недобросовестных внешних ссылок. Подобный контент будет выпадать из выдачи в лентах подписок и рекомендаций пользователей, за счет этого его охват будет существенно снижен.

Группы, контент которых обнаружен новой системой, будут получать штрафные баллы. После единичных нарушений группа перестанет попадать в ленты пользователей на несколько дней, а в дальнейшем этот срок может увеличиваться вплоть до полного запрета на попадание в ленту.

Посмотреть статистику штрафных баллов и сроки отсутствия контента в ленте новостей администраторы групп смогут в настройках. Там же будут доступны ссылки на контент, который был найден алгоритмом.

Одноклассники: социальная сеть | Товары от Роскачества

Отзывы на Одноклассники: социальная сеть (iOS)

В оценке товаров мы используем исключительно отзывы экспертов, которые основаны на лабораторных исследованиях. Мы не собираем отзывы пользователей, так как ими легко манипулировать. Однако вы можете оставить отзыв о нашем исследовании.

«Одноклассники» – приложение, позволяющее совершать видеозвонки, настраивать их удобство и дополнительные функции, а также использовать текстовый чат для отправки сообщений и изображений.

Функциональность
Приложение имеет высокие функциональные возможности. Есть возможность авторизации через сторонние аккаунты и одноименную социальную сеть. Есть фоны и маски для видеозвонка. Высокофункциональный чат (но нет поиска по нему).
Нет демонстрации экрана. Нет шумоподавления. Ограниченная возможность настроить видеозвонок.

Удобство использования
Приложение удобно в использовании, все действия реализованы в минимальное количество кликов. Нет уведомлений о выключенной камере. Слабая адаптация для людей с ограниченными возможностями.

Безопасность
Приложение демонстрирует высокие показатели по безопасности, данные передаются и хранятся в зашифрованном виде.

Правовая оценка
Положительные моменты: учетные и иные данные пользователей обрабатываются и хранятся на территории Российской Федерации.

Моменты, заслуживающие внимания: администрация социальной сети осуществляет трансграничную передачу иных данных третьим лицам, указанным в пункте 4.6 политики конфиденциальности. В интернете существует две политики конфиденциальности, расположенные по ссылке https://ok.ru/privacy (которая проверялась в данном разделе) и по ссылке https://ok.ru/privacypolicy (которая также была проверена). Обе ссылки на момент исследования активны, и информация, которая содержится на страницах по ним, в некоторых вопросах противоречит друг другу. Какая из двух политик является основной, разъяснения нет. Также в политике указан некий «федеральный закон “О персональных данных”», но не указаны его реквизиты (ни номер, ни дата).

  • Разработчик

    Odnoklassniki Ltd

  • Версия приложения

    8.86.1

  • Операционная система

    iOS

  • Требуемая версия ОС

    12.0 или новее

  • Категория приложений для видеозвонков

    Мессенджеры и соцсети

Социальная сеть «Одноклассники» запускает специальный каталог игр и видеораздел «Лучше дома»

Социальная сеть «Одноклассники» подготовила несколько онлайн-активностей для поддержки пользователей, которые останутся дома на время нерабочих дней. В ближайшие дни ОК также напомнит пользователям об актуальных ресурсах с проверенной и своевременной информацией о коронавирусе COVID-19 и способах защиты от него.

На видеовитрине ОК появится специальный раздел «Лучше дома», который поможет с пользой провести время всем, кто останется дома. Пользователям будут доступны подборки фильмов, сериалов и мультфильмов. А для всех, кто захочет немного отвлечься и поиграть, в разделе игр появится специальный блок «Играем дома всей семьей».

4 ноября с 12:00 по московскому времени в ОК пройдет серия трансляций о культуре, приуроченных к всероссийской акции «Ночь искусств» совместно с проектом «Культура.РФ». Государственный исторический музей познакомит зрителей с историей старинных расписных сундуков, музей музыки подготовил онлайн-экскурсию по своей сокровищнице, а Российский этнографический музей приглашает на беседу, участникам которой предложат взглянуть на мир с точки зрения этнографии и открыть для себя новую суть обыденных явлений. Все видеотрансляции будут также доступны в официальной группе «Культура.РФ».

Все, кто в эти дни вынужден оставаться дома, но находится в поиске работы, смогут найти вакансии c помощью сервиса VK Работа. Не выходя из соцсети, соискатели могут быстро опубликовать резюме и найти подходящее предложение в категории «Удаленная работа» или «Работа на карантине». С помощью фильтров можно выбрать дополнительные параметры поиска: тип зарплаты, возможность устроиться без опыта работы или на неполный день.

17 ноября в 14:00 в прямом эфире ОК выступит Андрей Облов, начальник отдела цифровизации массового подбора сервиса VK Работа. Андрей расскажет про тренды рынка, популярные и востребованные вакансии, в том числе с возможностью удаленной работы, а также даст инструкцию, как создать резюме и откликнуться на вакансии VK Работы в Одноклассниках.

Также в ОК продолжает работать информационный центр COVID-19 — страница, на которой собраны сведения о коронавирусе и вакцинации от Единого консультационного центра Роспотребнадзора. С помощью информации в центре пользователи могут узнать о прививочной программе, как снизить вероятность заболевания коронавирусом, как вести себя, если заболел близкий человек, и где можно сделать прививку.

Не забывайте подписываться на нас в Telegram и Instagram.
Никакого спама, только самое интересное!

Одноклассники оградят детей от незнакомцев

Дата публикации: 25 Октября 2012

Социальная сеть Одноклассники, проект Mail.Ru Group, объявляет о внедрении дополнительных технологий, которые помогут оградить детей от вредоносного контента.

Проект Одноклассники продолжает добавлять настройки, которые помогут оградить детей от различного вредоносного контента, который может отправляться пользователями. С 1 ноября дети в возрасте до 14 лет не будет получать личные сообщения от пользователей, которые не являются их друзьями или друзьями их родителей (в случае, если они указаны в профиле ребенка). Также в Одноклассниках невозможен поиск профилей детей до 14 лет по возрасту.

«Мы много внимания уделяем безопасности детей в нашей социальной сети: этим летом мы включили «тревожную кнопку», которая позволяет пожаловаться в службу поддержки, если ребенку пришло сообщение сомнительного содержания. Мы пошли еще дальше и решили оградить детей от любых сообщений незнакомых людей. Также мы планируем в ближайшее время внедрить настройки, которые не будут показывать оценки и классы, которые ставят незнакомые люди в профиле ребенка. Наш приоритет – максимально безопасное пребывание детей на Одноклассниках», — прокомментировал Илья Широков, руководитель бизнес-подразделения Социальные сети Mail.Ru Group.

В Одноклассниках уже функционирует автоматический «цензор», который запрещает поиск по нескольким десяткам тысяч слов. При этом в штате Одноклассников есть специальные модераторы, которые ведут проактивную работу по поиску и удалению аккаунтов, групп, сообщений, фотографий оскорбительного характера. Поиск данного контента осуществляется как в автоматическом режиме, так и вручную. Кроме того в Одноклассниках очень эффективно работает уникальный инструмент – сервис «Модератор Одноклассников» (входит в ТОП самых популярных приложений, наряду с играми, подарочками и открытками). 15 миллионов человек пользуются приложением, чтобы удалять контент, не соответствующий правилам социальной сети.

«Одноклассники» превратят видеосервис в соцсеть | Статьи

Соцсеть «Одноклассники» готовит изменения в сервис видеотрансляций Ok Live. Это приложение фактически станет полноценной социальной сетью, интегрированной с сайтом ok.ru. Изменения станут доступны всем пользователям до конца мая. Об этом «Известиям» рассказала директор «Одноклассников» по продукту «Видео» Марина Краснова.

Материалы по теме

3

Социальная сеть «Одноклассники» готовит к запуску ленту видеотрансляций, в которой пользователи увидят прямые эфиры и видео друзей, сообществ, блогеров и знаменитостей, на которые подписались. В ленту также будут добавлены эфиры, которые лайкнули друзья.

Лента прямых эфиров будет формироваться персонально для каждого пользователя Ok Live. Сверху система попытается расположить наиболее интересные трансляции друзей и авторов, на которых подписан пользователь. Затем — эфиры, понравившиеся друзьям, и записи их трансляций. Система будет стараться определить предпочтения пользователя, исходя из его интересов и социальных связей в «Одноклассниках» и в Ok Live.

Также в Ok Live появился новый раздел — уведомлений. Здесь авторы смогут узнать о новых отметках «класс» (так называются лайки в «Одноклассниках»), о комментариях к своим прямым эфирам, а также о новых подписчиках. В приложении появилась возможность оставлять комментарии после завершения прямого эфира и ставить «классы» к комментариям.

— Один из основных приоритетов для Ok Live — развитие социальных механик взаимодействия с приложением, — сказала Марина Краснова. — Благодаря новой ленте пользователи будут в курсе всего, что транслируют и показывают их друзья, любимые группы, интересные СМИ. Таким образом, Ok Live из приложения для создания трансляций становится полноценной социальной сетью, где можно поддерживать контакт с друзьями и знакомыми, получать обратную связь, делиться эмоциями вне зависимости от времени проведения эфира.

Сервисы видеотрансляций стали пользоваться большой популярностью у пользователей, и крупнейшие интернет-сервисы создают приложения такого рода. Первым в 2015 году стало приложение Periscope, принадлежащее компании Twitter. В апреле 2016 года Facebook запустила свой сервис, через два месяца в июне на свет появился Ok Live, в декабре 2016 года «ВКонтакте» запустила аналогичный сервис. В Instagram видеотрансляции стали доступны с ноября 2016 года. Основатель соцсети «ВКонтакте» и мессенджера Telegram Павел Дуров готовит сервис Telescope с похожей функциональностью.

Основатель платформы для видеоконференций OMMG Сергей Кравцов рассказал, что просмотр видео в интернете сегодня в моде; молодежная аудитория всё меньше хочет смотреть телевизор и всё больше потребляет видеоконтент в сети.

— На кабельных телеканалах абоненты чаще всего смотрят ток-шоу, — объяснил Сергей Кравцов. — Уверен, что со временем такие программы в больших количествах появятся в интернете. Кабельные каналы будут терять аудиторию, ведь смотреть в сети удобнее, нет привязки к одному устройству — телевизору. Если судить по моей дочери, то из-за видео месячный объем потребляемого одним человеком трафика скоро достигнет 150 ГБ.

Глава ассоциации «Интернет-видео» Алексей Бырдин уверен, что пользовательские трансляции пришли на смену обмену фотографиями и картинками.

— Видеотрансляции позволяют в более интересном формате донести простые мысли, — рассказал Алексей Бырдин. — Больше не нужно постить фото еды. Можно запустить трансляцию из кафе и показать не только тарелку, но и атмосферу зала. Популярность данного вида контента растет еще и потому, что для этого создаются условия: производители телефонов делают всё более качественные камеры, а операторы приходят в регионы с сетями четвертого поколения, которые позволяют делать видеотрансляции.

Скорости передачи данных через мобильные телефоны будут расти. По планам Минкомсвязи, к 2020 году в восьми городах-миллионниках появятся сети пятого поколения — скорость интернет-соединения в них в 30 раз больше, чем в нынешних 4G.

Читайте также:

Общий список социальных сетей

Общие социальные сети или социальные сети на основе друзей — это те, которые не сосредоточены на определенной теме или нише, а скорее делают упор на поддержание связи с вашими друзьями. Самыми популярными из них являются Twitter и Facebook, но доступен ряд популярных социальных сетей на основе друзей, в том числе международные.

Карл Корт / Getty Images

Что нам нравится

  • Интеграция с другими приложениями.

  • Содержит встроенную игровую платформу.

  • Надежные возможности обмена сообщениями, группы и чата.

Что нам не нравится

  • Популярный сайт для распространения ложной информации.

  • Приглашения в игру могут раздражать.

  • Сомнительные методы ведения бизнеса, связанные с продажей информации пользователей.

Первоначально социальная сеть для студентов колледжей, Facebook превратилась в одну из ведущих социальных сетей в мире.Помимо общения с друзьями и коллегами, платформа Facebook позволяет пользователям играть друг с другом в игры и даже интегрировать другие социальные сети, такие как Flixster, в свой профиль Facebook.

Что нам нравится

  • Сосредоточьтесь на социальных играх.

  • Некоторые базовые функции остались, в том числе обмен фотографиями и интересами.

  • Требуется, чтобы пользователи были старше 18 лет.

Hi5 — это популярная социальная сеть с большой международной базой, которая получила свое название от того, что позволяет пользователям ставить высокие пять другим пользователям.Эти пять — эмоциональный инструмент, с помощью которого вы можете выразить счастье, подбодрить друга или дать ему пощечину.

Что нам не нравится

  • Не так популярен, как когда-то.

  • Сайт удалил блоги пользователей без предупреждения.

  • В 2008 году произошла массовая утечка данных.

Myspace, долгое время считавшийся королем социальных сетей, в течение последнего года неуклонно уступал свои позиции Facebook.Однако, хотя Facebook сосредоточился на добавлении полезности социальной сети, Myspace по-прежнему безраздельно демонстрирует вашу творческую уникальность, что делает его популярным среди людей, которые любят украшать свои профили.

Нин похожа на социальную сеть социальных сетей. Вместо того, чтобы создавать свой профиль и добавлять друзей, Ning позволяет вам создать свою собственную социальную сеть. Это отлично подходит для рабочих мест, которые хотят создать небольшое сообщество, и семей, которые хотят идти в ногу друг с другом.Узнайте, как создать свою собственную социальную сеть на Ning.

Мэри Тернер / Getty Images

Что нам нравится

  • Возможность отключения звука и блокировки пользователей и отдельных слов, которые вы не хотите видеть.

  • Легко настроить ленту, чтобы увидеть то, что вы хотите.

  • Поощряет краткость с ограничением количества символов.

Что нам не нравится

  • Сайт может показывать вам контент (лайки, ретвиты) из аккаунтов, которые вам не интересны.

  • Система модерации может быть непрозрачной и произвольной на вид.

  • Полно ботов и фейковых аккаунтов.

Twitter, больше похожий на службу микроблогов с функциями социальных сетей, стал чем-то вроде культурного феномена. Благодаря возможности получать обновления статуса Twitter на свой мобильный телефон, Twitter может держать людей в курсе и стал известен, когда Барак Обама использовал его для информирования людей во время своей избирательной кампании 2008 года.

Twitter работает с помощью небольших отдельных сообщений пользователей, на которых вы можете подписаться. Легко использовать и делиться твитами. Некоторые изменения в работе сайта за последние несколько лет позволили видеть контент, на который вы не подписывались, но легко отключить аккаунты — или даже отдельные слова — если вы больше не хотите их видеть.

Что нам нравится

  • Умение находить людей по интересам.

  • Вы можете устроить прямую трансляцию, чтобы пообщаться и познакомиться с новыми людьми.

  • Более широкая доступность людей вне зависимости от местонахождения.

Badoo — одна из самых популярных международных социальных сетей с большой базой пользователей по всему миру. Он доступен почти в 200 странах и предлагает варианты для связи с кем угодно, а не только с людьми в радиусе действия, как другие сайты знакомств.

Он включает стандартную функцию «смахивания до совпадения» таких сайтов, как Bumble и Tinder. Но вы также можете выполнять более сфокусированный поиск на основе интересов и общаться в чате с другими людьми.

Спасибо, что сообщили нам!

Расскажите, почему!

Другой Недостаточно подробностей Сложно понять

Рандомизированное контролируемое испытание, в ходе которого тестировалось вмешательство социальных сетей, направленное на популяризацию физической активности среди подростков | BMC Public Health

Дизайн

В исследовании использовался кластерный рандомизированный контрольный план исследования двух групп. Участвующие классы были случайным образом распределены по условию вмешательства (вмешательство в социальных сетях) или контрольному условию (отсутствие вмешательства).Исследование было априори зарегистрировано в Голландском реестре исследований (NTR): TR6173 Footnote 1 , а процедуры были одобрены этическим комитетом Университета Радбауд (ECSW2014–100614-222).

Априорный расчет размера выборки был выполнен с использованием G * Power 3.1 [32]. Для расчета величина наблюдаемого эффекта в исследовании Smit et al. [23] (η 2 = 0,07) и преобразовано в F Коэна ( f = 0,25). Расчет показал, что для MANCOVA потребовалось 130 участников: повторные измерения внутри взаимодействия с двумя группами и два измерения (мощность = 0.80, p = 0,05). Было набрано большее количество участников из-за строгости критериев включения (т. Е. Активного согласия родителей, минимум 60% участия в классе) и для учета выбытия (см. Рис. 1).

Рис. 1

CONSORT блок-схема участников. a Из-за вменения данных в анализ можно было включить участников, у которых были данные только за одну неделю

Участники и процедура

Всего, 326 первокурсников из 15 средних классов голландской средней школы (регион Венло) в сентябре — октябре 2016 г. к ним обратились с просьбой принять участие в исследовании через их школу.Родители или законные опекуны получили информационное письмо о проекте с соответствующей формой согласия. Активное согласие родителей получено у 219 учащихся. Мы ограничили участие классными комнатами, в которых не менее 60% студентов дали согласие. Это было сделано для обеспечения достоверной оценки социальных сетей [33]. Четыре класса не достигли этого порога и были исключены из исследования. После исключения выборка состояла из 11 классов с 190 участниками (46% мужчин) в возрасте от 11 до 14 лет ( M = 12.17 лет, SD = 0.50). Уровень образования классов варьировался от самого низкого уровня образования («VMBO-kader», профессиональная подготовка) до умеренно-высокого уровня («HAVO / VWO», теоретическая подготовка). Пять классов ( n = 93) были отнесены к условию вмешательства и шесть классов ( n = 97) к условию контроля (см. Рис. 1). Все участники подписали согласие перед получением материалов.

Базовые меры применялись в течение семидневного периода (ноябрь 2016 г.), за которым следовало семидневное вмешательство через месяц (декабрь 2016 г.).В начале базового измерения участники получили инструкции о проекте и материалах от исследователей в классе. В течение пяти рабочих и двух выходных дней все участники получали MyMovez Footnote 2 Wearable Lab : смартфон с индивидуальным исследовательским приложением и акселерометром для ношения на запястье. Смартфон с приложением MyMovez служил инструментом измерения для номинации коллег и элементов самоотчета.Участники ежедневно получали анкеты на эти устройства в случайные моменты с 7:00 до 19:30, за исключением школьных часов (т.е. они могли получать вопросы во время одного из школьных перерывов).

Меры

Физическая активность

Физическая активность измерялась носимым акселерометром как количество шагов в день. Носимые акселерометры — это точные и подробные инструменты для измерения физической активности [34]. Fitbit Flex использовался для измерения физической активности, который оказался точным и надежным средством измерения физической активности [35, 36].Были включены только полные дни измерения, в течение которых акселерометр работал весь день и на нем был участник. Следовательно, измерения включались только в том случае, если общее количество измеренных минут равнялось 1440 мин (24 ч) и было записано не менее 1000 шагов. Первый и последний день периода измерения были неполными днями, потому что в эти дни участники получали или сдавали акселерометр. Поэтому первый и последний день были исключены из анализов. В аналитических целях переменная количества шагов в день была стандартизирована на оставшиеся пять дней.

Отсутствующие данные

В общей сложности 73,37% всех возможных точек данных наблюдались в ежедневных данных о физической активности (повседневный обзор см. В Таблице 1). Тест Литтла MCAR показал, что данные отсутствовали не полностью случайно, χ 2 (7) = 205,79, p <0,001; относительно меньше точек данных наблюдалось в конце недели, что в основном было вызвано разряженными батареями в акселерометрах. Кроме того, у некоторых участников отсутствовали данные за всю неделю из-за отсутствия в начале периода измерения или неисправности электронных устройств ( n = 18 на исходном уровне, n = 28 во время вмешательства).Многоуровневое вменение (сопоставление с прогнозируемым средним) [37] использовалось для генерации нескольких вменений (100 вменений на основе 500 итераций каждый) отсутствующих данных о физической активности. Недостающие точки данных были рассчитаны на основе других данных о физической активности участника, дня недели, периода измерения, пола, возраста и спортивной компетентности участника.

Таблица 1 Число (в процентах) достоверных точек данных для данных о физической активности в день при исходном уровне и вмешательстве
Социометрические номинации

Влиятельные агенты в каждом классе были определены с помощью семи вопросов для номинации от сверстников.На основе исследований ASSIST основывались три вопроса: дружба, совет и лидерство [21]. Остальные четыре вопроса были основаны на механизмах влияния сверстников, связанных с физической активностью (например, «с кем вы общаетесь?»; «С кем вы хотите выглядеть активным человеком?»; «Кто занимается спортом или чем вы занимаетесь?» тоже хотели бы сделать? »и« С кем вы говорите о физической активности? ») [38]. Участники могли назначить сверстников того же уровня, щелкнув их имена, которые были представлены в списке на исследовательском смартфоне.Кроме того, было предусмотрено поле поиска, чтобы участники могли легко найти имена друзей, которых они хотят выбрать. Участники могли номинировать неограниченное количество сверстников, но должны были назначить как минимум еще одного одноклассника (примечание: самовыдвижение было невозможно).

Выбор агентов влияния

Наиболее центральные участники были определены на основе близости центральности путем ввода всех социометрических номинаций в пакет KeyPlayer (версия 1.0.3 [39]) в R (RStudio версии 1.0.136, [40]). Пакет KeyPlayer использует «жадный алгоритм поиска» для определения определенного количества агентов влияния, которые в совокупности представляют самую центральную подгруппу, с учетом перекрывающихся номинаций в каждой сети учебных классов [39]. Эта процедура отбора отличается от предыдущих сетевых вмешательств, в которых исследователи просто определили агентов влияния, выбрав участников, которые по отдельности имеют наибольшее значение, без поправки на повторяющиеся назначения.Дополнительный анализ различий в критериях отбора показал, что перекрытие между агентами влияния, идентифицированными с использованием центральности по близости, и теми, которые были бы идентифицированы с использованием традиционного критерия степени центральности, было низким (29%). Это означает, что агенты влияния, выбранные в этом исследовании, занимали иное положение в социальных сетях по сравнению с агентами, выявленными в предыдущих исследованиях.

На основании предыдущего исследования [19, 41], 15% лучших мужчин и 15% женщин в каждом классе были определены как агенты влияния.Всего 24 участника были идентифицированы как агенты влияния. Из привлеченных агентов влияния 19 участников (42% мужчин, возраст: 12–13 лет) приняли роль, 1 участник отказался, а 4 участника не ответили на приглашение. Это привело к появлению четырех классов вмешательства, включая 4 агентов влияния, и другого класса вмешательства, включающего 3 агентов влияния.

Ковариаты

Был включен ряд ковариат для корректировки возможных искажающих эффектов.Пол и возраст были включены, потому что мужчины, как правило, более активны, чем женщины, а молодые подростки, как правило, более активны, чем подростки старшего возраста [42, 43]. Кроме того, спортивная компетентность измерялась по подшкале физической шкалы самооценки [44]. Эта шкала состояла из 10 пунктов, описывающих компетентность и интерес к физической активности (например, «Вы хорошо занимаетесь спортом?» Или «У вас есть уверенность в том, что вы впервые занимаетесь новым видом спорта?»), Которые оценивались по 7-балльной шкале Лайкерта. масштаб (α =.84) от «нет, определенно нет» (1) до «да, определенно» (7).

Вмешательство в социальные сети (SNI)

Тренинг адаптировал элементы тренинга, стимулирующего здоровое питьевое поведение, использованное Smit et al. [23]. Тренинг был основан на идеях теории самоопределения (SDT) [45], нацеленных на компетентность, автономию и родство с целью повышения мотивации подростков к большей физической активности. Кроме того, теория самоубеждения [46] использовалась для стимулирования владения целевым поведением.После адаптации все авторы согласились с фактической обоснованностью вмешательства. Вмешательство было предварительно протестировано на двух мужчинах и двух женщинах из первого класса несвязанной средней школы. На основе их отзывов были внесены изменения, в том числе предложение называть агентов влияния капитанами команд .

Тренинг состоял из четырех компонентов: введение, знания, навыки и принятие задания. Во второй половине первого дня вмешательства агенты влияния получили на свой исследовательский телефон сообщение, в котором говорилось: «На основании ответов, полученных на предыдущей проектной неделе, вы были выбраны для секретного задания.Вместе с парой одноклассников вы будете выполнять это задание, а остальные ученики об этом не узнают ». Затем была объяснена роль капитана команды (то есть агента влияния), и были заданы вопросы об их собственной физической активности, чтобы сделать тему более заметной. Впоследствии обучение было сосредоточено на знаниях о пользе физической активности. Основываясь на теории самоубеждения [46], участников сначала попросили назвать преимущества физической активности и восприятие собственной физической активности.Затем агенты влияния получили восемь преимуществ от физической активности (например, здоровье, успеваемость, удовольствие). Чтобы повысить компетентность в качестве агента влияния [45], агенты влияния считались стратегиями влияния, способствующими физической активности в классе (на основе [38, 46]). В частности, агенты влияния узнали о четырех стратегиях: S официальное содействие (путем организации деятельности), моделирование, (будучи примером и образцом для подражания), управление впечатлением, (рассказывая другим о преимуществах). физической активности и спрашивая их, почему они физически активны), и самоубеждение (спрашивая других, почему они считают, что физическая активность важна).Чтобы повысить свою автономию, во вмешательстве подчеркивалось, что капитаны команд могут использовать одну или несколько стратегий влияния, а также могут свободно придумывать другие стратегии. Наконец, участников попросили согласиться или отказаться от роли капитана команды. После принятия роли исследователи связались с капитанами команд через смартфон, чтобы раскрыть личности других капитанов в классе и проверить, ясна ли их роль. В последующие пять дней все капитаны команд получали ежедневные напоминания о преимуществах физической активности и четырех стратегиях влияния.

Оценка SNI

После периода вмешательства агенты влияния заполнили анкету, в которой оценивалось вмешательство. В частности, агентов влияния спросили об их роли в качестве капитана команды, какие типы стратегий они использовали для выполнения своей роли и думали ли они, что они влияют на физическую активность одноклассников.

Стратегия анализа

В этом исследовании измерялась физическая активность каждого участника в течение пяти дней подряд, в результате чего была получена иерархическая структура данных.Дни физической активности (уровень 1) были вложены в участников (уровень 2), а участники были вложены в школьные классы (уровень 3). Из-за иерархической структуры были включены случайные корректировки для разных уровней фиксированной точки пересечения [47]. По этой причине мы использовали подход линейной модели со смешанными эффектами для учета вложенной иерархической структуры данных о физической активности. Многоуровневый подход одновременно контролирует кластеризацию данных и придает больший вес участникам с большим количеством дней данных о физической активности [48].

Данные были очищены, структурированы и проанализированы в R (версия RStudio 1.0.136, [40]). Многоуровневые модели выполнялись с помощью пакета lme4 [49]. Альфа была установлена ​​на уровне p <0,05. Во-первых, кластеризация данных была оценена путем изучения коэффициента внутриклассовой корреляции (ICC) различных уровней. При необходимости корректировки по уровням производились аддитивным образом. Впоследствии была проведена рандомизация, чтобы убедиться, что участники в каждом состоянии изначально не различались по физической активности.Затем был проведен основной анализ путем добавления всех параметров к смешанным моделям. Смешанные модели были выполнены на данных, которые включали в себя вмененные значения, а также на данных, которые включали только те, которые содержали полную информацию, чтобы определить, привели ли вмененные данные к разным результатам. Наконец, были проведены дополнительные анализы, чтобы проверить влияние вмешательства на агентов влияния.

Краткая история социальных сетей

Поначалу разговор об истории социальных сетей может показаться немного надуманным, поскольку они выглядят как относительно новое явление.Тем не менее, за несколько десятилетий эволюция социальных сетей была такой, что они изменили образ жизни 21 века.

Фактически, как указано в отчете We Are Social «Цифровые в 2016 году», сегодня 31% населения мира являются активными пользователями социальных сетей, что означает впечатляющее число в 2 307 миллиардов человек. И еще более интересным является тот факт, что эволюция этого явления представляет собой то, что активных пользователей социальных сетей в мобильных средах уже составляет 27%.

Нет явной договоренности о точном году, в котором можно говорить о начале внедрения социальных сетей. Однако можно отметить, что социальные инструменты с теми характеристиками, которые мы знаем сегодня, начали появляться в 90-х годах. Однако первые признаки появления социальных сетей уходят корнями в прошлые годы.

Когда появились социальные сети?


Первые семена того, что можно было рассматривать как социальную сеть, были посеяны несколько десятилетий назад.В 1971 году первое электронное письмо было отправлено через два установленных рядом компьютера. Это сделал Рэй Томлинсон.

Позже, в 1978 году, BBS (система досок объявлений) использовалась по телефонным линиям для обмена с другими пользователями. Кроме того, первые копии интернет-браузеров были распространены в течение того же года через платформу Usenet.

Однако только в 1991 году Тим Бернерс Ли изобрел язык HTML, один из основных элементов, делающих просмотр веб-страниц доступным и простым.

От Geocities к пузырю доткомов

Спустя годы, в 1994 году, впервые была запущена одна из первых социальных сетей — GeoCities. Тем не менее, первоначальная идея этого пространства, которое позже было клоном в Триподе и Испании в Сьюдад-Футура, Demasiado.com и Galeón, которое все еще действует, была служба для создания простых веб-страниц, которые размещались в определенных районах в соответствии с к их содержанию.

Год спустя, в 1995 году, TheGlobe.com выяснилось. Эта социальная сеть предоставила своим пользователям возможность персонализировать свой собственный онлайн-опыт, публикуя свой контент и взаимодействуя с другими людьми, имеющими схожие интересы. В том же году появился сайт «Одноклассники», который помогал людям находить своих бывших одноклассников и работать.

Два года спустя пришло время для SixDegrees. Пространство, которое некоторые исследователи считают первой социальной сетью. Или, по крайней мере, тот, который лучше всего отражает определение социальных сетей.Фактически, SixDegrees предлагал возможность создавать личные профили, приглашать друзей или посещать профили других пользователей . Однако все эти социальные сети были далеки от того, чтобы стать релевантным пространством в Интернете в эпоху, когда доминировали такие каталоги, как Yahoo, или такие поисковые системы, как Altavista.

С другой стороны, это был 1997 год, когда Instant Messenger был запущен впервые. Программа обмена мгновенными сообщениями, созданная Microsoft Windows, с помощью которой пользователи могут найти самые простые службы чата и список контактов.Его можно считать предшественником одной из самых влиятельных социальных сетей в настоящее время — службы обмена мгновенными сообщениями WhatsApp.

Спад многих технологических компаний, которые развивались под защитой экономического процветания, которое было закрыто с помощью пузыря доткомов, создавало впечатление, что он собирается сломать динамику роста Интернета. Однако это привело к появлению новых стартапов, которые должны были стать частью истории социальных сетей.

Взрыв 2.0 в новом веке

Уже вступая в 21 век, а точнее в 2002 году, Friendster был впервые запущен с очевидной целью: познакомиться с новыми людьми из разных кругов друзей. Этот факт вызвал большее доверие между пользователями, так как они знали своих друзей. Friendster оказался очень успешной формулой и за первые месяцы своего появления достиг трех миллионов пользователей.

Год спустя, в 2003 году, была открыта социальная сеть, которая должна была привести к новому этапу: My Space. Эта новая социальная сеть была более интерактивной, чем те, которые возникли до сих пор. В MySpace вы могли управлять от личных профилей до услуг хостинга для фотографий, комментариев или подписчиков, все из которых изначально были сосредоточены на музыкальных группах.

В таких странах, как США, многие инди-группы использовали My Space, чтобы делиться своими работами, напрямую и постоянно контактируя со своими поклонниками.Социальная сеть вскоре поняла, что у нее есть большие возможности в этом отношении, и поощрила эту практику, предложив художникам пространство, где они могли бы продвигать себя.

My Space распространился в основном в Соединенных Штатах, но в других странах с большим успехом стали появляться и другие службы, такие как Orkut, одна из первых социальных сетей, созданных Google, в Бразилии, Hyves в Голландии или Mixi в Японии. Тем не менее, первой социальной сетью, в которой были фигуры гигантских пользователей, был MySpace, хотя его случай — наглядный пример того, как инструмент этого типа может превратиться из королевы танца в почти исчезновение.Такое познание у многих в истории социальных сетей.

Facebook имеет более 1,600 миллионов пользователей

Появление социальных сетей, таких как LinkedIn или Flickr, и таких пространств, как Digg, WordPress или YouTube, предсказало сейсмический эффект в Интернете, который был известен до того момента.

Да. В 2004 году была создана одна из самых разветвленных социальных сетей — Facebook. Эта новая социальная сеть не заставила себя долго ждать, чтобы превзойти My Space как лидера по количеству посетителей в месяц.Его успех был настолько велик, что My Space пришлось изменить свою стратегию и, наконец, создать новый дизайн, представляющий себя как развлекательную платформу, а не как социальную сеть.

Facebook, созданный Марком Цукербергом, изначально был создан с целью объединить студентов Гарвардского университета. Фактически, более половины студентов университета подписались на него в первый месяц работы. Через год после запуска Facebook уже был представлен примерно в 500 американских университетах с более чем 2 миллионами пользователей.

В 2006 году Facebook стал сервисом, открытым для всех. Что кардинально изменило историю социальных сетей. Компании также увидели прекрасную возможность, которую эта новая услуга предложила для рекламы и сближения с их аудиторией.

В настоящее время эта социальная сеть признана одной из самых важных за все время. Фактически, это по-прежнему социальная сеть с наибольшим количеством пользователей: 1 650 миллионов активных пользователей в месяц по состоянию на 27 апреля 2016 года. И продолжает расти.

Twitter — новый способ совершить революцию

Два года спустя, в 2006 году, родился Twitter. Побочный продукт Odeo, делового приключения, в которое отправились создатели Blogger после их покупки Google. Джек Дорси, Эван Уильямс и Биз Стоун создали инструмент, который родился как внутренняя система обмена сообщениями, чтобы сообщать новости, но изменил способ просмотра телевидения или даже управления революциями.

ограничений Twitter, 140 символов с тех пор, как они следовали за SMS-сообщениями, сделали идею сети микроблогов великолепной.Сегодня нет ни одного события мирового уровня, о котором бы не писали в Твиттере. Веха в истории социальных сетей.

В последние годы появляется все больше и больше социальных сетей, популяризируемых в нишевых аудиториях с различными характеристиками. Вот некоторые из социальных сетей за последние пять лет:

  • Pinterest. Это платформа для обмена изображениями между пользователями. Они организованы вокруг личных досок по темам, где собирают изображения в соответствии с различными событиями или хобби.
  • Tumblr. Это платформа микроблогов, которая позволяет пользователям публиковать тексты, видео, изображения, ссылки или цитаты.
  • Youtube. Веб-сайт, на котором пользователи могут загружать и обмениваться контентом в виде видео. На нем размещены миллионы музыкальных клипов, а также телевизионные или видеоблоги.
  • LinkedIn. Это более специализированная социальная сеть, ориентированная на компании и предприятия. Каждый пользователь может создать профиль, в котором он свободно раскрывает свой опыт работы и качества.Таким образом, социальная сеть связывает миллионы профессионалов друг с другом.
  • Snapchat. Это мобильное приложение позволяет отправлять файлы, такие как изображения или видео, которые исчезают с мобильного устройства получателя в течение от одной до десяти секунд после просмотра. Все материалы отправляются через личные сообщения.

Google заслуживает упоминания в связи с его попытками создать соответствующую социальную сеть. Помимо YouTube, Google пытался создать социальную сеть с помощью Google Buzz, но без особого успеха.Позже он запустил Orkut, который имел лишь умеренный успех в Бразилии, и в итоге попробовал его с Google+, социальной сетью, которая уже претерпела несколько изменений и пока не набирает обороты.

Социальные сети за несколько лет получили впечатляющее развитие. История социальных сетей все еще находится в зачаточном состоянии и уже вызвала тысячи изменений в мире. Фактически, социальных сетей полностью изменили то, как люди относятся друг к другу. Общение незамедлительно как в личной, так и в профессиональной жизни.

То, что акцентируется на новом этапе истории социальных сетей, о котором начали писать: мобильные социальные сети, в которых такие приложения, как WhatsApp, Instagram или Snapchat, начинают затмевать гигантов социальных сетей.

История социальных сетей: 29+ ключевых моментов

Здесь мы собрали некоторые из самых важных «моментов» в истории социальных сетей. От самой первой социальной сети (изобретенной в 1990-х) до недавних изменений в сетях с миллиардами пользователей.

Так что расслабьтесь, расслабьтесь и присоединяйтесь к нам, пока мы оглянемся назад и заглянем в то, что когда-то было будущим.

29 самых важных моментов в истории социальных сетей

1. Рождение первой социальной сети (1997)

На одном из первых настоящих сайтов социальных сетей, SixDegrees.com , вы могли настроить страницу профиля, создавать списки подключений и отправлять сообщения в сетях.

Сайт собрал около миллиона пользователей, прежде чем он был выкуплен за 125 миллионов долларов … и закрылся в 2000 году, хотя позже он немного вернулся и существует до сих пор.

2. А ты? Горячо или нет (2000)

Кто может забыть Hot or Not (AmIHotorNot.com) — сайт, который предлагал пользователям отправлять свои фотографии, чтобы другие могли оценить их привлекательность. По слухам, этот сайт повлиял на создателей Facebook и YouTube и породил миллионы опасностей.

После того, как его несколько раз распродали, новые владельцы пытались возродить его как «игру» в 2014 году.

3. Френдстер (2002)

Затем появился лучший друг для друга: Friendster.

Запущенный в 2002 году Friendster изначально задумывался как сайт знакомств, который поможет найти людей с общими друзьями. Вы можете создать профиль, включить «обновления статуса» и раскрыть свое настроение. Обмен сообщениями «друзья друзей друзей» тоже было в ходу.

К сожалению, всплеск популярности сайта в 2003 году застал компанию врасплох и нанес серьезный ущерб ее серверам, что повлияло на пользователей, которые все больше стремились подключиться к другим сторонам.

4. Myspace: «Место для друзей» (2003)

Толпами разочарованные Friendsters сказали «извините, это не я, это вы» и повысили ставки на Myspace , конкурента Friendster, который быстро стал популярным сайтом для миллионов модных подростков.Его настраиваемые общедоступные профили (которые часто включали музыку, видео и плохо снятые полуобнаженные селфи) были видны всем и были приятным контрастом с личными профилями Friendster, которые были доступны только зарегистрированным пользователям.

2005 год стал вершиной Myspace. У сайта было 25 миллионов пользователей, и он был пятым по популярности сайтом в Соединенных Штатах, когда он был продан NewsCorp в том году. И это было началом его падения от ультрамодного до ультрамодного.

5. Набираем обороты (2003-2005)

В 2003 году Марк Цукерберг запустил Facemash , названный ответом Гарвардского университета на Hot or Not The Facebook » последовал за ним в 2004 году. Зарегистрировав своего миллионного пользователя в том же году, сайт упал с «the», превратившись в « Facebook » в 2005 году после того, как домен «Facebook.com» был куплен за 200 000 долларов.

Примерно в то же время волна других социальных сетей хлынула на берег:

Появился

LinkedIn, ориентированный на бизнес-сообщество. Сайты обмена фотографиями, такие как Photobucket и Flickr , сайт социальных закладок del.ici.ous и теперь уже повсеместная платформа для ведения блогов WordPress .

YouTube также был запущен в 2005 году. Кто-нибудь помнит «Я в зоопарке» — самое первое видео на YouTube об этом человеке и странно смотрибельных слонах? Сейчас у него 56 миллионов просмотров.

News-aggregator-cum-snark factory, Reddit прибыл в том же году.

6. Твиттер-люки (2006)

Несмотря на дату своего рождения в 2004 году, 2006 год стал, возможно, годом, когда Facebook по-настоящему взлетел: он открыл регистрацию для всех человек и превратился из эксклюзивного клуба только в Гарварде в глобальную сеть.

Twttr, сайт, который впоследствии стал известен как Twitter , также начал работать в 2006 году.

Первый твит, опубликованный соучредителем Джеком Дорси 21 марта 2006 г., гласил: «Просто настраиваю свой twttr». Так рада, что сменили название, потому что «twttr» отстой!

Дорси изначально задумывал twttr как инструмент для обмена текстовыми сообщениями между друзьями. Очевидно, на ранних этапах своего развития команда twttr накопила огромные счета за SMS. TechCrunch сообщил, что первые пользователи twttr присылали критические обновления жизни, такие как: «Уборка в квартире» и «Голодный».(Ой, как времена (не) изменились!)

7. LinkedIn «в черном» (2006)

В отличие от других сетей, LinkedIn — когда-то известная как «Myspace для взрослых» — была первой, предлагающей пользователям платные премиальные пакеты. Раздел «Работа и подписки», первое направление премиум-бизнеса на сайте, помогало приносить доход на первых порах.

В 2006 году, всего через три года после запуска (и за три года до Facebook!), LinkedIn впервые принесла прибыль.

«Насколько нам известно, год прибыльности — это всего лишь« вкус »успеха, которого мы стремимся достичь в LinkedIn», — сказал менеджер социальных сетей Марио Сундар в своем блоге, восхваляющем первый год LinkedIn «черным». .”

Прибыльность сайта будет постоянной темой в стремлении к IPO — как LinkedIn, так и многочисленных подражателей.

8. YouTube находит партнеров (2007)

В период , когда YouTube начинал свое чудо-слона, шумиха росла: с момента официального запуска бета-версии в мае 2005 г. до официального запуска в декабре 2005 г. он собирал почти восемь миллионов просмотров в день. вырос до 100 миллионов видео, которые просматривают 20 миллионов преданных пользователей.

В мае 2007 года YouTube представил свою партнерскую программу, которая сыграла ключевую роль для сайта. Инициатива звучит так: партнерство между YouTube и его популярными создателями контента. YouTube предоставляет платформу, а создатели предоставляют контент. Затем прибыль от рекламы на каналах авторов распределяется между двумя сторонами. Так появились Lonelygirl15 и ваши любимые пользователи YouTube.

9. Tumblr и возраст микроблогов (2007)

В 2007 году социальная сеть, описываемая как «Twitter встречает YouTube и WordPress», потерпела крах.17-летний Дэвид Карп запустил Tumblr из своей спальни в нью-йоркской квартире своей матери. Сайт позволял пользователям редактировать изображения, видео и текст, а также «реблогить» своих друзей в их «тумбллогах».

Вскоре после этого термин микроблоггинг стал широко использоваться для обозначения как Twitter, так и Tumblr, которые позволяли пользователям «обмениваться небольшими элементами контента, такими как короткие предложения, отдельные изображения или ссылки на видео».

10. Прибыл хэштег (2007)

Строгий лимит в 140 символов для твитов выделяет Twitter среди конкурентов, включая Facebook и Tumblr.Но значение Twitter в цифровую эпоху на самом деле было определено хэштегом , символом, который помог политическим организаторам и рядовым гражданам мобилизовать, продвигать и повышать осведомленность о критических (и не столь критических) социальных проблемах.

Хэштеги также помогли посеять семена, которые привели к появлению таких движений, как #Occupy, #BlackLivesMatter и #MeToo.

Также такие отстойные часы, как #SundayFunday, #YOLO и #Susanalbumparty.

Как гласит история, летом 2007 года один из первых последователей Твиттера, Крис Мессина, предложил хэштег (навеянный им в первые годы работы в ретрансляционных чатах в Интернете) для организации твитов.Лишь пару месяцев спустя был задействован хэштег #SanDiegoFire для сбора твитов и обновлений о лесных пожарах в Калифорнии.

Тем не менее, Twitter не полностью использовал хэштег до 2009 года, понимая, что это не просто полезный способ группировки контента, но и уникальный язык для выражения идей и эмоций в Интернете. Это оживило платформу и привело к появлению новых пользователей.

11. Добро пожаловать, Weibo (2009)

Говоря о микроблогах, было бы упущением не упомянуть китайский Sina Weibo или просто Weibo.Гибрид Facebook и Twitter, сайт был запущен в 2009 году — в том же году Facebook и Twitter были запрещены в стране. Наряду с Qzone и QQ, Weibo остается одной из самых популярных социальных сетей в Китае с 340 миллионами активных пользователей в месяц.

12. Назад в землю с FarmVille (2009)

Вернувшись на другую сторону океана, 2009 год стал годом, когда ваши мама, дедушка и тетя Дженни присоединились к Facebook и не могли (или не хотели) перестать приглашать вас присоединиться к новому семейному развлечению — FarmVille.Как будто у вас не было достаточно работы по дому, чтобы заниматься реальным спортом, и вы хотите провести день в виртуальном животноводстве, добавленном в список.

Захватывающая социальная игра в итоге попала в список худших изобретений мира журнала TIME. (Конечно, это не помешало Zynga создать дополнительные продукты, такие как PetVille, FishVille и FarmVille 2 среди других. PassVille.)

13. Когда ваша «проверка» FourSquare вытеснила ваше обновление FarmVille (2009)

2009 также показал пользователям, как получать важные, но бессмысленные названия в своих повседневных поездках.Приложение на основе местоположения Foursquare было одним из первых, которое позволило пользователям «отмечаться», при этом делясь рекомендациями о своих любимых районах и городах с друзьями и семьей… и зарабатывать виртуальные мэры, пока они были в этом.

14. Grindr произвел революцию в сфере связи (2009)

Tinder приходит на ум как приложение, которое изменило культуру онлайн-знакомств, когда оно появилось в 2012 году. Но Grindr , появившееся на сцене в 2009 году, было первым геосоциальным сетевым приложением для знакомств, ориентированным на геев и бисексуалов, помогающим им знакомиться с другими мужчинами. рядом, поблизости.К лучшему или худшему, это произвело революцию в культуре общения геев и проложило путь многим другим, таким как Скрафф, Джек’д, Хорнет, Чаппи и Гроулр (медведям).

15. Unicode принимает смайлики (2010)

Нет никаких сомнений в том, что цифровая культура изменилась в 1999 году, когда смайлик впервые появился на японских мобильных фотографиях благодаря Сигетаке Курите. Их популярность быстро освоится. (э-э, взлетел).

К середине 2000-х смайлики начали появляться по всему миру на платформах Apple и Google.

Понимание того, что писать онлайн без доступа к смайликам с поднятием большого пальца вверх было практически невозможно, Unicode принял смайлики в 2010 году. Этот шаг положил начало тому, что смайлы узаконили как язык. «Лицо со слезами» (также известное как смайлик-смех) было настолько важным, что оно было фактически принято как слово Оксфордским словарем в 2015 году.

И у каждой страны есть свой фаворит: для американцев это черепа, канадцы любят улыбающуюся кучу какашек (черт возьми, Канада?), А для французов? Конечно, сердце.

16. Представляем Instagram (2010)

Можете ли вы вспомнить дни предварительной фильтрации для обмена фотографиями — когда не было возможности добавить фильтр Gingham, чтобы все, что было , выглядело «винтажным»?

У нас есть основателей Instagram, которых мы должны поблагодарить за нашу неспособность провести день без публикации отфильтрованного изображения с поляроидными углами в наших тщательно отобранных каналах. 16 июля 2010 года одна из первых фотографий в Instagram, опубликованных соучредителем Майком Кригером (@mikeyk), представляла собой снимок пристани для яхт без титров и с большой степенью фильтрации.

Этот снимок определенно задал тон миллиардам пользователей по всему миру, которые сегодня публикуют более 95 миллионов снимков в день (по данным на 2016 год).

17. Pinterest заставляет нас скучать (2010)

Хотя он впервые был запущен в закрытой бета-версии в 2010 году, только в 2011 году «закрепление» стало излюбленным новым хобби (и глаголом) домашних богов и богинь. Социальный сайт закладок Pinterest когда-то назывался «цифровым крэком для женщин» и придавал журналам и блогам о женском образе жизни новый смысл существования.

Отчет о сайте за 2012 год показал, что самыми популярными категориями на Pinterest были дом, декоративно-прикладное искусство и мода. Это верно и в 2018 году.

Недавняя статистика показывает, что два миллиона человек публикуют пины каждый день, и на сайте живет один миллиард пинов!

18. # 25 января Восстание на площади Тахрир (2011)

25 января 2011 г. был роковым днем ​​для сотен тысяч египтян, которые вышли на улицы, собравшись на площади Тахрир в Каире в знак протеста против 30 лет диктатуры Хосни Мубарака.Восстание в конечном итоге вынудило Мубарака уйти в отставку — точно так же, как за несколько дней до этого аналогичные протесты изгнали тунисского диктатора Зина эль-Абидина Бен Али.

Подобные акции, получившие общее название «Арабская весна , », охватили страны Ближнего Востока и Северной Африки и, как считается, привели к свержению правительств и положительным изменениям в жизни местного населения. Отчеты показали, что социальные сети были критически важными инструментами для организаторов в мобилизации, публикации и формировании общественного мнения.

популярных хэштегов в Твиттере (#Egypt, # Jan25, #Libya, #Bahrain и #protest) миллионы раз писали в Твиттере в течение первых трех месяцев 2011 года. Использование Facebook выросло по всему региону, а в некоторых странах — вдвое.

Попытки правительства заблокировать доступ к Facebook и Twitter на короткое время увенчались успехом, но быстро подтолкнули активистов к поиску других творческих способов организации, вдохновляя зрителей во всем мире.

19. Акт об исчезновении Snapchat (2011)

Запущенный почти ровно через год после запуска Instagram, будущий конкурент Picaboo был запущен… а затем быстро переименован в Snapchat после судебного иска компании, выпускающей фотокниги с таким же названием.(Наверное, к лучшему.)

Ранний успех приложения проявился в эфемерности жизненных моментов, позволив пользователям публиковать контент, который исчезнет через 24 часа. (Не говоря уже о том, что у всех нас есть возможность блевать радугой.)

Исчезающие снимки понравились подросткам, которых первое привлекло приложение. Snapchat также был идеальной альтернативой для подростков, чтобы найти друзей и сбежать из семьи через Facebook.

20. Google Plus хочет принять участие в вечеринке (2011)

2011 год был также годом, когда Google попытался развернуть еще один ответ для Facebook и Twitter — после предыдущих неудачных попыток, таких как Google Buzz и Orkut. Google+ или Google Plus начался с системы только по приглашениям в 2011 году. Тем летом новые пользователи получили доступ к 150 приглашениям, которые они могли отправить до официального открытия сайта в сентябре. Спрос был настолько высок, что Google в конечном итоге их приостановил.

Google Plus отличался от Facebook своими «кругами» для организации друзей и знакомых, что можно было легко сделать, не отправляя запрос на добавление в друзья.

К концу 2011 года Google Plus был полностью интегрирован в связанные службы, такие как Gmail и Google Hangout.К сожалению, время запуска социальной сети вслед за Facebook и Twitter означало, что социальная сеть изо всех сил пыталась набрать ошеломляющее количество пользователей, которые имели ее конкуренты. (Очевидно, есть вечеринки, на которые вы просто не хотите опаздывать.)

21. Facebook празднует один миллиард (2012)

Всего через восемь лет после запуска в комнате общежития Марка Цукерберга в Гарварде Facebook объявила, что ее пользовательская база достигла значительного рубежа, и теперь ее население составляет почти Индию.

«Если вы читаете это: спасибо за то, что оказали мне и моей маленькой команде честь служить вам. «Помогать миллиарду людей общаться — это потрясающе, унизительно и, безусловно, это то, чем я больше всего горжусь в своей жизни», — сказал Цукерберг.

Оглядываясь назад, теперь, когда у Facebook два миллиарда пользователей и три других миллиарда пользователей платформ — WhatsApp, Messenger и Instagram, его цитата звучит еще более странно.

22. Год селфи (2014)

Twitter объявил 2014 год «Годом селфи» после того, как Эллен ДеДженерес сделала фотографию «Оскара».Вы знаете одно. Или вам следует. Потому что это селфи ретвитнули более трех миллионов раз, установив рекорд в Твиттере и получив награду Твиттера как «Золотой твит года».

Если бы только рука Брэдли была длиннее. Лучшее фото на свете. #oscars pic.twitter.com/C9U5NOtGap

— Эллен ДеДженерес (@TheEllenShow) 3 марта 2014 г.

Споры о том, кто изобрел селфи, еще не решены. Пэрис Хилтон сказала, что сделала это в 2006 году. Другие говорят, что на самом деле это был парень по имени Роберт Корнелиус в 1839 году.(Он не был доступен для комментариев.)

23. Сурикат, Перископ: начало потоковых войн (2015)

Meerkat было первым приложением, которое начало повальное увлечение потоковой передачей в реальном времени (RIP). Затем Twitter разработал Periscope и выиграл первую потоковую войну (я уверен, что впереди еще одна).

Periscope стал всеобщим любимым, простым в использовании приложением для потоковой передачи и просмотра прямых трансляций. Осыпаться «сердечками» каждый раз, когда вы нажимаете кнопку записи, было практически единственным стимулом, который нужен кому-то, чтобы попробовать это.Оно было настолько популярным, что Apple удостоила его звания приложения года для iOS в 2015 году.

Ходят слухи, что три года спустя видео-приложение испытывает трудности. Но он также интегрирован с мобильным приложением Twitter, поэтому есть еще способы стать знаменитостью Periscope.

24. Facebook LIVE (2016)

Facebook медленно внедрялся в игру с прямой трансляцией, впервые развернув функции прямой трансляции на своей платформе в 2016 году. Но компания работала, чтобы обеспечить свой успех в этой сфере с дополнительными ресурсами и партнерскими отношениями с основными СМИ, такими как Buzzfeed, Guardian. и New York Times .

Особое внимание Цукерберга и его огромная база пользователей также обеспечили его доминирование.

25. Instagram запускает Истории (2016)

Взяв страницу из плейбука Snapchat, Instagram представил «Истории», позволяющие пользователям публиковать последовательности фотографий и видео, которые исчезают в течение 24 часов (хотя теперь их можно сохранять и архивировать). Фильтры, стикеры, опросы, хэштеги и выделение для улучшения историй сделали приложение еще более захватывающим, как если бы это было вообще возможно.

26. Выборы в США и кризис фейковых новостей в социальных сетях (2016)

Вы можете возразить, что 2016 год был не очень хорошим годом для социальных сетей — и, соответственно, демократии.

Это был год, когда во время президентских выборов в США велась изощренная информационная война с использованием «фабрик троллей» в социальных сетях, используемых для распространения дезинформации, включая ложные утверждения и теории заговора. Было обнаружено, что основные влиятельные лица, такие как журналисты, эксперты и политики — даже Хиллари Клинтон и Дональд Трамп — распространяют контент, которым боты делились в Интернете.

Facebook с тех пор показал, что 126 миллионов американцев были ознакомлены с контентом российских агентов во время выборов.

В 2018 году представители Facebook, Twitter и Google предстали перед Конгрессом США, чтобы дать показания в рамках продолжающегося расследования попыток России повлиять на выборы.

27. Twitter удваивает лимит символов (2017)

Стремясь привлечь больше пользователей, Twitter удвоил ограничение на количество символов в подписи со 140 до 280 символов.Этот шаг был широко раскритикован несколькими пользователями (и критики надеялись, что Трамп не узнает).

Конечно, это был @Jack, который написал первый твит огромного размера:

Это небольшое изменение, но для нас большой шаг. 140 было произвольным выбором, основанным на ограничении в 160 символов для SMS. Горжусь тем, насколько внимательно команда решила настоящую проблему, с которой люди сталкиваются при написании твита. И при этом сохраняя нашу лаконичность, скорость и суть! https://t.co/TuHj51MsTu

— jack (@jack) 26 сентября 2017 г.

Главное изменение, наряду с введением «потоков» (также известных как Twitterstorms), теперь означает, что твиты, которые заставят вас сходить с ума, становятся все более неизбежными, поскольку каждый максимально использует свои 280 символов.

28. Cambridge Analytica и #DeleteFacebook (2018)

В начале 2018 года выяснилось, что Facebook позволил исследователю из Cambridge Analytica , который работал над президентской кампанией Дональда Трампа, собрать данные от 50 миллионов пользователей без их согласия. Кампания #DeleteFacebook охватила Интернет, поскольку пользователи протестовали, массово удаляя свои профили с сайта. Несмотря на это, количество пользователей Facebook продолжает расти.

Столкнувшись с растущим давлением в отношении конфиденциальности данных, Цукерберг участвовал в пятидневных слушаниях перед U.С. Конгресс.

29. Instagram запускает приложение IGTV (2018)

Если вы думали, что Boomerang — единственное видео-приложение, которое есть в рукаве Instagram, вы ошибаетесь. Instagram теперь готов конкурировать с YouTube: компания увеличила лимит видео с одной минуты до часа и запустила совершенно новое приложение IGTV , предназначенное для длинных видео.

Вверх следующий 2019

Слушайте наши прогнозы по социальным сетям на 2019 год в нашем веб-семинаре по социальным тенденциям в пакете данных. Получите новые идеи из нашего опроса 3255+ профессионалов в области социальных сетей и поделитесь передовым опытом от самых ярких социальных брендов мира.

Сохраните свое место сейчас

границ | Тестирование вмешательства в социальной сети с использованием видеоблогов для пропаганды физической активности среди подростков: рандомизированное контролируемое исследование

Введение

Физическая активность положительно влияет на физическое (Janssen and LeBlanc, 2010) и психическое здоровье (Biddle and Asare, 2011), успеваемость (Trudeau and Shephard, 2008) и удовлетворенность жизнью (Brooks et al., 2014). Однако 81% подростков во всем мире не придерживаются рекомендуемого количества ежедневных физических нагрузок (Guthold et al., 2019). Молодежь, как правило, становится менее активной по мере взросления, и современные подростки менее физически активны, чем подростки в предыдущих поколениях (Boreham, Riddoch, 2001; Tudor-Locke et al., 2011; Kohl et al., 2012). Это проблематично, потому что (нездоровые) привычки, сформированные в детстве, могут сохраняться и во взрослой жизни (Boreham and Riddoch, 2001). Следовательно, существует значительная потребность в эффективных мерах по поощрению физической активности среди подростков.

В последние десятилетия агентства общественного здравоохранения и исследователи использовали кампании вмешательства в средствах массовой информации для пропаганды физической активности на уровне сообщества (Cavill and Bauman, 2004; Dobbins et al., 2009). Вмешательства в средства массовой информации используют стандартизированные сообщения для расширения знаний, влияния на отношение и убеждения и изменения поведения (Kahn et al., 2002), и являются относительно недорогим способом охвата большой аудитории и, следовательно, подходят для широкомасштабного внедрения (Redman et al., 2002). др., 1990). Хотя есть примеры вмешательств в средствах массовой информации, которые увеличили физическую активность подростков (например, Huhman et al., 2005), систематический обзор традиционных кампаний в средствах массовой информации пришел к выводу, что недостаточно доказательств, указывающих на то, что кампании в средствах массовой информации являются эффективной стратегией для продвигать физическую активность в этой конкретной группе населения (Kahn et al., 2002). Одна из причин, по которой вмешательство средств массовой информации не приводит к увеличению физической активности, заключается в том, что люди, особенно молодежь, сопротивляются информации из внешних источников (Laverack, 2017). Кроме того, современные подростки реже используют традиционные средства массовой информации и чаще используют социальные сети в Интернете (Wartella et al., 2016; Valkenburg and Piotrowski, 2017). Тем не менее, более поздний обзор показал, что вмешательства, которые включали онлайн-социальные сети (например, онлайн-платформы) как часть вмешательства, также не смогли повысить уровень физической активности у детей и подростков (Hamm et al., 2014).

Потенциально вмешательства могут быть более эффективными, если они используют влияние, которое подростки оказывают на физическую активность друг друга, за счет сообщений о вмешательстве, которые сами подростки передают в социальных сетях онлайн (Valente, 2012). Исследования аспирантов показали, что количество зачислений в классы упражнений увеличивалось, когда участников распределяли на онлайн-платформу, включающую онлайн-социальные сети, по сравнению с онлайн-платформой, которая еженедельно рассылает рекламные сообщения в СМИ (Zhang et al., 2015, 2016). Таким образом, включение социальных отношений в пропаганду физической активности кажется многообещающим путем использования влияния сверстников на поведение друг друга в отношении здоровья (Montgomery et al., 2020).

Вмешательства в социальные сети представляют собой новый подход к противодействию снижению физической активности путем извлечения выгоды из влияния молодежи на поведение друг друга (Valente, 2012). При вмешательстве в социальные сети небольшая группа людей, так называемые агенты влияния , идентифицируются на основе их центрального положения в каждой социальной сети (Thoits, 2011).Агентов влияния просят либо продвигать, либо препятствовать целевому поведению в их социальной сети (например, в классе), выступая в качестве образцов для подражания, лидерами или защитниками здорового поведения. Предыдущая работа показала, что вмешательства социальных сетей могут стимулировать здоровое поведение в краткосрочной и долгосрочной перспективе, например, здоровое питание (Shaya et al., 2014) и потребление воды (Smit et al., 2016), или препятствовать нездоровому поведению, например курение (Campbell et al., 2008; Starkey et al., 2009) и употребление психоактивных веществ (Valente et al., 2007).

Только несколько недавних исследований использовали подход социальных сетей для поощрения физической активности среди подростков (Bell et al., 2014; Sebire et al., 2016, 2018; Brown et al., 2017; Jong et al., 2018; Owen et al., 2018; van Woudenberg et al., 2018), однако эти исследования различаются по методу вмешательства, целевой аудитории, стратегии выбора агентов влияния и методам обучения. Например, для выбора агентов влияния использовались разные формы номинаций (Bell et al., 2014; Себире и др., 2016, 2018; Браун и др., 2017; Jong et al., 2018; van Woudenberg et al., 2018), а два исследования были посвящены только девочкам (Sebire et al., 2016, 2018; Owen et al., 2018). В большинстве исследований агенты влияния проходили интенсивные очные тренинги, чтобы научить агентов влияния, как они могут продвигать поведение в своем классе (Bell et al., 2014; Sebire et al., 2016, 2018; Brown et al. , 2017; Jong et al., 2018). Одно исследование не использовало очное обучение, но обучало агентов влияния тому, как продвигать физическую активность в их классе с помощью онлайн-обучения на исследовательском смартфоне (van Woudenberg et al., 2018). Большинство исследований, кроме исследований Bell et al. (2014) и van Woudenberg et al. (2018), успешно увеличили физическую активность в целевой группе.

Однако во всех предыдущих исследованиях физической активности, посвященных вмешательству в социальных сетях, использовались схемы, в которых эффективность вмешательства сравнивалась с контрольным состоянием, при котором вмешательство не проводилось. Следовательно, эти исследования не могут отличить, были ли вмешательства в социальных сетях эффективными из-за воздействия общего сообщения о продвижении физической активности по сравнению с сообщением, специально доставленным агентами влияния.Ни одно из предыдущих исследований не сравнивало вмешательство в социальных сетях с аналогичным вмешательством без компонента социального влияния (например, вмешательство средств массовой информации) для определения дополнительных преимуществ использования подхода вмешательства в социальных сетях. Таким образом, цель настоящего исследования состоит в том, чтобы выяснить, является ли вмешательство социальных сетей более эффективным в продвижении физической активности, чем вмешательство средств массовой информации или отсутствие вмешательства.

В текущем исследовании агенты влияния будут создавать видеоблоги (‘ vlogs ‘), которые будут продвигать физическую активность, чтобы дать агентам влияния платформу для моделирования и общения о поведении при физической активности (Обрусникова и Раттиган, 2016), что известны механизмы увеличения физической активности у подростков (Salvy et al., 2012). Предыдущие исследования на взрослых показали, что контент в специально подобранных видео о физической активности более приемлем, и люди проводят больше времени на платформе вмешательства, когда видео используются в вмешательстве (Soetens et al., 2014; Vandelanotte et al., 2015). Влоги — это особая форма коротких видеороликов, созданных пользователями, которые доступны в Интернете, например, на YouTube (Gao et al., 2010). Исследования диетического питания детей показали, что, когда участники просматривали видеоблоги, в которых изображались нездоровые закуски, потреблялось больше нездоровых закусок по сравнению с тем, когда участники просматривали видеоблоги о непищевых продуктах (Coates et al., 2019). Использование видеоблогов в качестве сообщений о вмешательстве напрямую связано с целями данного исследования не только потому, что просмотр видеоблогов онлайн стал чрезвычайно популярным среди подростков (Snelson, 2015), но и потому, что он позволяет тестировать принципы вмешательства в социальных сетях уникальным и беспрецедентным способом. в котором условие вмешательства в социальной сети подвергается воздействию тех же сообщений вмешательства, что и вмешательство средств массовой информации. В частности, чтобы проверить, является ли вмешательство социальной сети более эффективным для увеличения физической активности, чем вмешательство средств массовой информации или отсутствие вмешательства, участникам будут доступны видеоблоги, созданные агентами влияния в их классе (вмешательство в социальных сетях) или незнакомыми сверстниками (средства массовой информации вмешательство), или не будете участвовать в видеоблогах о физической активности.Гипотезы состоят в том, что (1) участники в условиях вмешательства в социальной сети увеличивают физическую активность в большей степени, чем участники в условиях вмешательства в СМИ, и (2) участники в условиях вмешательства в социальных сетях увеличивают физическую активность в большей степени, чем участники в контрольной группе. состояние.

Более того, поскольку в предыдущих исследованиях не изучались механизмы, лежащие в основе вмешательств в социальных сетях, это исследование станет первым шагом, изучив вторичные результаты вмешательства.На основе теории запланированного поведения (Ajzen, 1991) и теории самоопределения (Ryan and Deci, 2017) определены четыре важных вторичных результата вмешательства: социальные нормы в отношении физической активности, получение удовольствия от физической активности, самоэффективность. физической активности и мотивации к физической активности. Аналогичным образом, из-за новизны использования видеоблогов в качестве сообщений вмешательства нет прецедента в исследованиях того, как подростки реагируют на сообщения такого типа. Таким образом, в текущем исследовании будут изучены ответы на видеоблоги (т.е., просмотр видеоблогов, связывание видеоблогов и предполагаемая близость к видеоблогерам) при вмешательстве в социальные сети и в средствах массовой информации.

Материалы и методы

Дизайн

В этом исследовании использовался план кластерного рандомизированного контрольного исследования с тремя группами. Априори , исследование было зарегистрировано в Голландском регистре исследований (NTR): TR6903, а процедуры были одобрены Комитетом по этике Университета Радбауд (ECSW2014-100614-222). Требуемый размер выборки был основан на предыдущем исследовании Sebire et al.(2018), которые обнаружили эффект вмешательства социальной сети в исследовании с 272 подростками, участвовавшими в вмешательстве и контрольном состоянии. Это число было умножено на 1,5, чтобы добавить третье условие, в результате чего минимальное количество участников составило 408 (примерно 21 классная комната по 20 человек в классе). Чтобы учесть отсутствие ответа в процедуре активного согласия и связанные с этим строгие критерии исключения для классов, мы обратились к более чем 21 классной комнате для участия в проекте, см. Рисунок 1.

Рисунок 1. Блок-схема CONSORT количества участников на условие при трех измерениях.

Участники и процедура

Исследование является частью двухэтапного проекта под названием MyMovez . На первом этапе была зачислена 21 начальная и средняя школа (дополнительную информацию см. В Bevelander et al., 2018). Все участвующие школы были приглашены на вторую фазу (фаза вмешательства), и были предложены новые школы для дополнения выборки, из которых шесть новых школ зарегистрировались для участия.Все школы разослали информационные письма и формы согласия родителям или законным опекунам учащихся в целевых классах. Чтобы получить репрезентативные выборки в каждом классе, могли участвовать только классы, в которых не менее 60% учащихся имели активное согласие родителей (Marks et al., 2015). В результате в выборку вошли 43 класса. Всего активное согласие родителей (в соответствии с Хельсинкской декларацией) получено у 745 учащихся.

В проекте MyMovez были проведены два отдельных интервенционных исследования с общей контрольной группой (т.е., одно вмешательство было сосредоточено на пропаганде питьевой воды, а текущее мероприятие — на поощрении физической активности). Всего 19 школ (43 класса) были отнесены к одному из пяти условий (два условия питья воды, два условия физической активности и контрольное условие). Поскольку в проекте участвовали только четыре средние школы, две самые маленькие средние школы были объединены, и средние школы были случайным образом отнесены к одному из условий физической активности или контрольному условию.После этого начальные школы были разделены на группы по размеру и случайным образом распределены по всем пяти условиям. Контрольное условие посещалось относительно большим количеством уроков, потому что это условие также было частью другого интервенционного исследования, которое было сосредоточено только на начальных школах.

Это исследование включало три условия (два условия вмешательства при физической активности и контрольное условие). Выборка состояла из 446 участников (47% мужчин) в возрасте от 9 до 16 лет ( M = 11.35 лет, SD = 1,34), из 26 классов в 11 разных школах. Семь классов ( n = 131) были отнесены к условию вмешательства в социальные сети, семь классов ( n = 123) были отнесены к условию вмешательства СМИ и 12 классов ( n = 192) к условию контроля. . Перед получением материалов все участники дали информированное согласие.

Исследование было разделено на три периода измерения: базовое измерение (февраль – март 2018 г .; T1), измерение вмешательства (апрель – май 2018 г .; T2) и последующее измерение (май – июнь 2018 г .; T3).Во всех трех периодах измерения участники использовали MyMovez Wearable Lab в течение семи дней подряд: смартфон с индивидуальным исследовательским приложением и акселерометр для ношения на запястье. В начале исследования (T1) все участники получили инструкции по использованию переносной лаборатории Wearable Lab . Смартфон использовался в качестве инструмента оценки, социальной онлайн-платформы для участников в классе и средства связи между исследователями и участниками.На смартфоне участники получали ежедневные анкеты в случайные моменты времени с 7:00 до 19:30, за исключением часов, когда участники были в школе. Кроме того, участники назвали своих сверстников по социометрическим вопросам в этот период измерения. Акселерометр измерял количество (то есть количество шагов) и интенсивность физической активности в день.

В течение недели вмешательства (T2) участники получили переносную лабораторию для измерения физической активности и повторного заполнения коротких вопросников.Также каждое утро в течение недели вмешательства новый видеоблог о физической активности открывался под плиткой видео на исследовательском смартфоне, и участникам сообщали, что каждый день в приложении для исследования стали доступны новые видеоблоги. Они могли смотреть видеоблоги сколько угодно раз и делиться ими со сверстниками из своего класса. Чтобы оценить долгосрочные эффекты моделирования со стороны сверстников, представленные в видеоблогах (Hardman et al., 2011), участники получили Wearable Lab для последующего наблюдения (T3) через 5 недель после вмешательства.Опять же, измерялась ежедневная физическая активность и другие переменные. У участников была переносная лаборатория только во время T1, T2 и T3, что означает, что количество физической активности и другие переменные не измерялись между периодами измерения и что участники не могли смотреть видеоблоги до или после измерения вмешательства. (Т2).

Меры

Физическая активность

Носимый акселерометр (Fitbit Flex) измеряет количество шагов в день.Акселерометр был слепым, чтобы участники не могли видеть количество шагов, которые они набирали за день. На основании предыдущей работы (van Woudenberg et al., 2018) неполные дни (<1000 шагов или <1440 минут за 24 часа) измерения были исключены из анализа. Причинами неполных дней были первый и последний день недели измерения, неиспользование прибора или разряженная батарея. В общей сложности 76,5% всех возможных точек данных наблюдались в ежедневных данных о физической активности.Когда у участников было менее 3 дней данных наблюдений, но не менее 1 дня данных, использовалось одноуровневое (сопоставление с прогнозируемым средним) вмененное значение (Van Buuren, 2011) для генерации вмененных данных о физической активности (на основе 500 итераций). Точки данных были вменены на основе других данных о физической активности участника, класса, школы, дня недели, пола, возраста, ИМТ, погодных условий в этот день и психосоциальных показателей участника (т. нормы; удовольствие; самоэффективность и мотивация).В среднем участники набирали 9849,69 ( SD, = 5838,63) шагов в день и были от умеренной до высокой активности в течение 55,13 ( SD = 50,89) минут в день (по данным Fitbit). Расчетные значения не отличались от наблюдаемых значений физической активности, t (9548) = 1,62, p = 0,11.

Социометрические номинации

Участники назвали своих сверстников по пяти социометрическим вопросам. Три вопроса были основаны на предыдущих исследованиях (Campbell et al., 2008; Starkey et al., 2009), которые использовали номинации сверстников для выявления агентов влияния (например, «Кого вы просите совета?»; «Кто в вашем классе является лидером или часто берет на себя инициативу?»; «Кого вы хотите быть будто?»). Остальные два вопроса (Salvy et al., 2012) были включены, чтобы определить, как подростки взаимодействуют (например, «С кем вы проводите время в перерывах?») И сообщаете друг другу о физической активности (например, «С кем вы общаетесь?»). говорить о физических нагрузках? »). Участники назвали сверстников из одного класса школы.Кроме того, участники могли искать имена в предоставленном поле поиска и должны были назначить по крайней мере еще одного партнера (самовыдвижение было невозможно). Это исследование было сосредоточено на вмешательствах в классных комнатах, поэтому были включены только номинации с тем же классом. На основе этих пяти социометрических номинаций была создана одна агрегированная социальная сеть для каждого класса.

В целом, вмешательства в социальных сетях используют наиболее часто назначаемых участников в качестве критериев отбора агентов влияния (т.е., те, у которых наивысшие в градусах ). Однако в школьных условиях эти участники также являются наиболее популярными подростками и объединяются в сеть, что ограничивает досягаемость агентов влияния. Кроме того, популярные сверстники могут неохотно менять свое поведение или выполнять роль агента влияния, чтобы сохранить свой социальный статус (Valente, 1995). Поэтому в качестве агентов влияния была выбрана группа участников, которые в совокупности имели наивысшую степень близости к центру (van Woudenberg et al., 2018). Центральность по близости — это среднее расстояние между участником и всеми другими одноранговыми узлами в сети. В частности, центральные люди по близости имеют кратчайшие пути ко всем другим сверстникам, что делает их наиболее стратегическими агентами влияния для распространения информации о здоровье в социальной сети за минимальное время (Borgatti, 2005).

Пакет KeyPlayer (версия 1.0.3; An and Liu, 2016) в R (R Core Team, 2013) использовался для определения определенного количества агентов влияния, которые в совокупности представляли группу участников, наиболее тесно связанных со всеми другие коллеги, с поправкой на дублирование номинаций в каждой сети классов (An and Liu, 2016).На основании предыдущих исследований (Valente and Pumpuang, 2007; Rogers, 2010) 15% мужчин и 15% женщин были определены как агенты влияния в каждом классе (Araujo et al., 2018). Все 22 участника, к которым обратились, приняли на себя роль агентов влияния. В одной школе три участвующих класса делили одну комнату в здании (как часть философии преподавания). Поэтому студенты этих трех классов были объединены в одну большую сеть для процедуры выбора агентов влияния.Это привело к появлению четырех классов вмешательства с четырьмя агентами влияния и последнего класса вмешательства с шестью агентами влияния. На рисунке 2 представлена ​​социальная сеть одного из участвующих классов. Точки представляют участников класса, а агенты влияния представлены треугольниками. Синие узлы — мужские, а розовые — женские.

Рисунок 2. Визуальное представление социальной сети одного из классов вмешательства социальной сети.Точки представляют участника (узлы), а линии между точками представляют соединение (ребра). Синие узлы — мужские, а красные — женские. Целевые агенты влияния отмечены треугольником.

Социальные нормы

Воспринимаемые описательные нормы одноклассников измерялись одним параметром: «Сколько дней в неделю ваши одноклассники физически активны более часа в день?» Воспринимаемые предписывающие нормы одноклассников измерялись одним параметром: «Сколько дней в неделю?» в неделю, думают ли ваши одноклассники, что вы должны быть физически активными более часа в день? »На оба вопроса участники могли ответить от 0 до 7 дней в неделю (Pedersen et al., 2015).

Наслаждение

Уровень удовольствия измерялся с помощью визуальной аналоговой шкалы (ВАШ). Участников попросили указать, насколько им нравится спорт и физическая активность, и они могли ответить, поставив палец на ползунок в диапазоне от 0 («совсем не весело») до 100 («очень весело»).

Самоэффективность

Самоэффективность оценивалась по двум параметрам (van der Horst et al., 2007): «Как вы думаете, вы способны быть более физически активными?» И «Кажется ли вам, что быть более физически активным труднее?».Участники могли ответить по 6-балльной шкале Лайкерта в диапазоне от «Нет, определенно нет» до «Да, определенно». Два вопроса ( r = 0,62, p <0,001) были усреднены в одну переменную.

Мотивация

Мотивация измерялась по 12 пунктам в четырех поддоменах, как описано в теории самоопределения (Ryan and Deci, 2017): внешняя, интроецированная регуляция, идентифицированная регуляция и внутренняя. Участники читают утверждения, описывающие различные типы мотивации (например,g., «Я физически активен, потому что считаю это важным») и мог ответить по 6-балльной шкале Лайкерта от «Нет, совсем нет» до «Да, определенно». Извлеченные средние в каждый момент времени представлены в таблице 1.

Таблица 1. Обзор мер.

Vlogs Exposure

Воздействие видеоблога измерялось тем, сколько раз и в секундах участник смотрел видеоблоги. Первый видеоблог (вводный видеоблог) был исключен, поскольку он не пропагандировал физическую активность.Средняя продолжительность пяти оставшихся видеоблогов составила 50,36 с ( SD, = 22,00). В среднем видеоблоги просматривались 1,67 раза ( SD = 3,06) на участника в день, при среднем времени просмотра 60,22 с на участника в день ( SD = 116,64).

лайки влогов

Симпатия к видеоблогам измерялась в конце каждого дня, когда видеоблог становился доступным, с помощью VAS, на котором участники указывали, насколько им понравился видеоблог, в диапазоне от «не весело» (0) до «очень весело» (100).В среднем видеоблоги были оценены слегка положительно ( M, = 58,14, SD, = 34,31).

Воспринимаемая близость с видеоблогерами

Воспринимаемая близость с влогерами оценивалась в последний день T2 (когда участники получали все видеоблоги) и измерялась с использованием шкалы Включение других в шкалу Self- (Aron et al., 1992). Участники указали, какое изображение лучше всего отражает перекрытие между ними и влогерами, начиная от изображения с двумя кругами, которые не перекрываются (1), до изображения с двумя почти полностью перекрывающимися кругами (7).Участники сообщили в среднем об умеренной степени близости к видеоблогерам ( M = 4,09, SD = 1,90).

Ковариаты

Пол и возраст были включены для корректировки возможных сопутствующих эффектов, поскольку мужчины, как правило, более активны, чем женщины, а молодые подростки, как правило, более активны, чем подростки старшего возраста (Sallis et al., 2000; Sherar et al., 2007). Кроме того, вес и рост участников измерялись индивидуально обученным научным сотрудником в соответствии со стандартными процедурами (с одеждой, но без обуви) в T1.На основании веса и роста был рассчитан индекс массы тела: M = 18,05, SD = 3,15 (5,2% избыточного веса, 0,7% ожирения). ИМТ использовался для расчета стандартизированного показателя ИМТ на основе возраста и пола участника, который учитывает вариации кривых роста молодежи (Schönbeck et al., 2011). Тип школы (начальная и средняя) также был добавлен в качестве ковариаты для контроля структурных различий между двумя типами школ. Подростки менее активны в выходные дни по сравнению с буднями (Lee et al., 2016), поэтому переменная, отличающая рабочие дни от выходных, была добавлена ​​в качестве ковариаты.

Кроме того, воспринимаемая спортивная компетентность была добавлена ​​в качестве ковариаты, измеренной в Т1 и Т3 по физической подшкале шкалы воспринимаемой компетентности детей (Nagai et al., 2015). Подшкала состояла из 10 пунктов, измеряющих воспринимаемый уровень физической активности (например, «Вы хорошо занимаетесь спортом?» Или «У вас есть уверенность в том, что вы впервые занимаетесь новым видом спорта?»), Измеренных по 6-балльной шкале Лайкерта. (α = 0.78) в диапазоне от «нет, определенно нет» до «да, определенно», α Кронбаха = 0,78, M = 4,34, SD = 0,87. Наконец, погодные условия (средняя температура, количество солнечных часов, количество часов осадков и влажность), предоставленные Королевским голландским метеорологическим институтом (2019), использовались в качестве ковариат для контроля влияния погоды на физическую активность. Подтверждающие данные и синтаксис можно найти в дополнительном листе данных S1.

Условия

Вмешательство в социальную сеть

К агентам влияния обратились в последний день Т1 и пригласили создать видеоблоги о физической активности.Агенты влияния, согласившиеся на свою роль (100%), просмотрели на экране ноутбука шесть коротких видеоинструкций, представленных известным голландским влогером. В инструкции они узнали, как писать сценарии, как представлять и как снимать содержание видеоблогов, но они не прошли обучение тому, как они могут влиять на физическую активность сверстников. После просмотра видеоинструкций агенты влияния получили пример сценария и ряд тем, которые они могли использовать в качестве вдохновения для каждого видеоблога («YourMovez», «Мотивация», «Время испытания», «Мальчики против.Девочки »и« Не будьте бездельниками »). Эти темы были основаны на различных компонентах социального влияния (например, социальные нормы, удовольствие, самоэффективность и мотивация; Ajzen, 1991; Salvy et al., 2008, 2012; Ryan and Deci, 2017). Темы были нацелены на повышение социальных норм, показывая, насколько физически активны агенты влияния, увеличивая удовольствие, показывая забавные способы быть активными, повышая способность быть физически активными, предоставляя новые виды деятельности и повышая мотивацию к физической активности, предоставляя проблемы.Агенты влияния могли свободно придумывать свои собственные темы, чего не сделала никто из группы. По каждой теме группам агентов влияния, когда им требовалось вдохновение для содержания видеоблогов, были выданы четыре чит-карты . Эти карточки в одном или двух предложениях предлагали контент, который можно было бы снять на эту конкретную тему. Большинство агентов влияния просили посмотреть одну или несколько чит-карт.

Агенты влияния сняли контент для первого видеоблога с помощью исследователя.После этого агенты влияния могли задавать вопросы и назначать встречи с другими агентами влияния, чтобы снимать оставшиеся видеоблоги. Кроме того, каждая группа агентов влияния также получила лист с грубыми идеями для оставшихся видеоблогов. В ходе этого процесса исследователь подчеркнул, что задание должно оставаться в секрете для остальной части их класса до тех пор, пока не будут показаны видеоблоги. Все агенты влияния обещали сохранить этот секрет от остального класса.

В первый день периода вмешательства все участники были проинструктированы в классе, что избранная группа агентов влияния создала видеоблоги о физической активности и что участники могут просматривать видеоблоги на предоставленном смартфоне.Каждое утро (в 7:00) новый видеоблог становился доступным под «плиткой видеоблога» в приложении MyMovez . Участники могли смотреть влоги сколько угодно часто, ставить лайков, лайков и отправлять влоги одноклассникам через социальную платформу исследовательского телефона. В среднем участники в условиях вмешательства в социальных сетях смотрели видеоблоги 15,69 раза ( SD = 20,60) в течение всей недели, с общим временем просмотра 515 с ( SD = 641) на каждого участника, но 22 участника в условия вмешательства в социальные сети (8.6%) не смотрели ни одного влога.

Вмешательство в СМИ

Подобно вмешательству в социальной сети, все участники были проинструктированы в классе, что видеоблоги о физической активности будут доступны ежедневно на предоставленном смартфоне. Были использованы видеоблоги из условия вмешательства в социальных сетях, и они были сопоставлены с точки зрения типа школы (начальная и средняя). В результате влогеры оказались незнакомыми сверстниками, что напомнило кампанию в средствах массовой информации, которую подростки проводят в Интернете.Каждый видеоблог был представлен один раз в условиях вмешательства в социальной сети и один раз в условиях вмешательства в средствах массовой информации. В среднем участники в условиях вмешательства СМИ смотрели видеоблоги 7,21 раза ( SD = 14.60), при среднем времени просмотра 218 с ( SD = 444), 40 участников не смотрели ни один из видеоблогов.

Условие управления

Контрольное состояние не было выставлено влогов о физической активности. В исследовательском приложении были доступны и другие короткие видеоролики (например,g., ляпы животных, анимации, розыгрыши или видеоролики о поп-культуре), которые также были доступны участникам в других условиях.

Результаты

Стратегия анализа

Данные обрабатывались и анализировались в R (R Core Team, 2013). Для контроля иерархической структуры данных использовался подход модели со смешанными эффектами (Singer, Willett, 2003; Barr et al., 2013). Модели смешанных эффектов были выполнены с помощью пакета lme4 (Bates, 2010). Статистическая значимость (значения p ) определялась с использованием приближения Саттертуэйта (Luke, 2017).

Подготовительный анализ использовался для определения наиболее подходящей структуры случайных эффектов для данных. Более конкретно, вариация в физической активности, объясняемая каждым уровнем (то есть типом школы, школой, классом, участником, выходными, датой), сравнивалась отдельно с моделью только с перехватом. На основе ICC каждый уровень добавлялся поэтапно, когда соответствие модели значительно улучшалось, о чем свидетельствует статистически значимый критерий разности хи-квадрат. После того, как структура случайных эффектов была идентифицирована, модель смешанных эффектов с условием (вмешательство в социальных сетях, вмешательство средств массовой информации и контроль), включенное в качестве фиксированного эффекта, была выполнена для данных физической активности T1, чтобы проверить, была ли рандомизация успешной.

В первичном анализе использовалась модель смешанного эффекта для проверки различий между условиями физической активности во времени. В частности, состояние, время, взаимодействие между состоянием и временем, а также несколько ковариат (например, пол, возраст, ИМТ, спортивная компетентность и погодные условия) были включены в модель как фиксированные эффекты. Поскольку условие и время были категориальными переменными с тремя уровнями факторов, для проверки различий между условиями и периодами времени использовались два запланированных контраста.Для условия первый контраст сравнивал вмешательство социальной сети с контрольным условием, а второй контраст сравнивал вмешательство социальной сети с вмешательством средств массовой информации. Что касается времени, первый контраст сравнивал T1 с T2 для оценки краткосрочных эффектов, а второй контраст сравнивал T1 с T3 для оценки долгосрочных эффектов. Что касается анализа чувствительности, тот же анализ был повторен дважды: один раз без вмененных данных и один раз без данных влияющих агентов.

Дополнительные модели смешанного эффекта проверяли различия между тремя условиями по нескольким вторичным результатам: воспринимаемые социальные нормы, удовольствие от физической активности, самоэффективность и мотивация.Для каждого результата использовалась та же спецификация модели, что и в основном анализе, с единственной поправкой, которая заключалась в том, что переменная физической активности была заменена на соответствующую переменную результата.

Последний набор анализов был ограничен участниками в двух состояниях, которые подвергались воздействию видеоблогов физической активности (т. Е. Контрольные условия были исключены). С помощью тестов t в ходе анализа выяснялось, было ли количество показов видеоблогов, симпатия к видеоблогам и предполагаемая близость к ним выше в условиях вмешательства в социальной сети по сравнению с условиями вмешательства в средствах массовой информации.

Подготовительные анализы

Кластеризация данных

Из-за сложной структуры исследования первоначально оценивалась величина вариации физической активности, которая могла быть отнесена на счет различий между уровнями данных (т. Е. Тип школы, школа, класс, участник, выходные, дата). Для каждого уровня была выполнена отдельная модель случайного перехвата, и она сравнивалась с моделью только с перехватом (без случайного перехвата), и был рассчитан ICC для каждого уровня. Различия в физической активности в основном можно объяснить различиями между участниками (ICC = 0.19), а тест отношения правдоподобия показал, что случайный перехват для каждого участника улучшил соответствие модели, χ 2 (1) = 551,23, p <0,001. Во-вторых, было добавлено случайное пересечение даты (ICC = 0,08), что снова улучшило соответствие модели, χ 2 (1) = 325,98, p <0,001. Наконец, был добавлен случайный интервал класса (ICC = 0,03), который также улучшил соответствие модели, χ 2 (1) = 6,72, p = 0,009. В заключение, последующие модели включали случайные перехваты для каждого класса, участника и даты.

Проверка рандомизации

Чтобы проверить, были ли различия в физической активности в момент T1 между условиями, модель со смешанными эффектами показала, что условия вмешательства в социальной сети не отличались по физической активности от вмешательства средств массовой информации, b = 844,71, SE = 783,12, p = 0,533, или контрольное условие, b = 81,88, SE = 557,23, p = 0,988. Также условие вмешательства СМИ не отличалось от контрольного, b = 762.83, SE = 721,24, p = 0,546. Таким образом, этот анализ показал, что рандомизация прошла успешно.

Основные анализы

В таблице 2 представлены нестандартизированные модели оценок для первичного анализа. Только один из четырех эффектов взаимодействия, проверяющих различия между условиями во времени, оказался статистически значимым. В частности, взаимодействие (обозначенное как Долгосрочный * контроль по сравнению с SNI ) показало, что увеличение физической активности от T1 до T3 было больше для участников в контрольном состоянии по сравнению с участниками вмешательства социальной сети.Таким образом, нет никаких доказательств того, что это вмешательство в социальных сетях было более эффективным для повышения физической активности подростков по сравнению с вмешательством в СМИ или отсутствием вмешательства. Основной эффект краткосрочного контраста также оказался статистически значимым, показывая, что участники во всех трех условиях увеличили физическую активность с T1 до T2. На рисунке 3 представлены оценочные средние и стандартные ошибки для физической активности отдельно для трех состояний и трех временных точек.Краткосрочные контрасты, сравнивающие различия между условиями из T1 и T2, изображены сплошными линиями на рисунке 3. Долгосрочные контрасты, сравнивающие различия между условиями из T1 и T3, показаны пунктирными линиями на рисунке 3.

Таблица 2. Оценки модели смешанных эффектов.

Рис. 3. Среднее количество шагов на измерение и условие. Предполагаемые предельные средние шаги в день для трех условий в трех временных точках с учетом кластеризации данных и всех ковариат.Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки.

Что касается анализа чувствительности, те же модели были выполнены на подвыборке участников с полной информацией (т. Е. Без вмененных значений) и на подвыборке, исключающей агентов влияния. Обе эти модели выявили идентичный образец краткосрочных и долгосрочных эффектов взаимодействия. Аналогичным образом, не наблюдалось никаких значительных эффектов взаимодействия с запланированным контрастом, который сравнивал вмешательство средств массовой информации и контрольное условие, что означает отсутствие доказательств того, что вмешательство средств массовой информации превзошло контрольное условие.

Исследовательские анализы

Вторичные результаты

Те же самые модели со смешанным эффектом были выполнены для изучения различий между условиями вторичных результатов (воспринимаемые социальные нормы, удовольствие от физической активности, самоэффективность и мотивация). Для каждой переменной была проведена отдельная модель с вторичным результатом в качестве зависимой переменной. На рисунке 4 представлены различия между условиями во времени. Только один из тридцати двух эффектов взаимодействия оказался статистически значимым.Что касается описательных норм, участники вмешательства в социальных сетях отличались от участников вмешательства в СМИ от T1 до T3, b = 0,83, SE = 0,32, p = 0,009. Расчетные средние, представленные на Рисунке 4, предполагают, что описательные нормы, включающие физическую активность, увеличились при вмешательстве в социальные сети и снизились при вмешательстве средств массовой информации.

Рис. 4. Вторичные результаты по измерению и условию.Расчетные предельные средние для вторичных переменных результата для трех условий в трех временных точках. Переменные описательной и предписывающей нормы и удовольствия оценивались по шкале от 1 до 6, аналогично диапазону других переменных. Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки.

ответов на видеоблоги

Последняя серия анализов изучала, различались ли экспозиция, симпатия к видеоблогам и воспринимаемая близость к видеоблогерам для участников социальных сетей и вмешательств в СМИ ( n = 254).

Первый анализ исследовал, были ли участники вмешательства в социальной сети чаще знакомы с видеоблогами, чем участники в условиях вмешательства СМИ. Участники в условиях вмешательства в социальных сетях чаще смотрели видеоблоги в течение недели вмешательства ( M = 15,69, SD = 20.60), чем участники в условиях вмешательства в СМИ ( M = 7,21, SD = 14.60) , т (1000) = 7.67, п. <0,001.

Второй анализ исследовал, понравились ли влоги участникам вмешательства в социальных сетях больше, чем участникам вмешательства СМИ. В среднем видеоблоги были оценены значительно более положительно при вмешательстве в социальные сети ( M = 69,09. SD = 30,42) по сравнению с вмешательством СМИ ( M = 40,20. SD = 32,72), t (306,73) = 8,88, p <0.001.

Третий анализ исследовал, воспринимали ли участники вмешательства социальных сетей влогеров как более близких, чем участников вмешательства СМИ. В среднем воспринимаемая близость к видеоблогерам была выше при вмешательстве в социальные сети ( M = 4,68. SD = 1,61), чем при вмешательстве в СМИ ( M = 3,46. SD = 1,97), t (739,75) = 9,54, p <0,001. Таким образом, в целом отклики на влоги были более позитивными при вмешательстве в социальные сети, чем в средствах массовой информации.

Обсуждение

Это исследование было первым, в котором изучались дополнительные преимущества реализации подхода социальных сетей для продвижения физической активности путем сравнения вмешательства в социальной сети с вмешательством средств массовой информации и контрольным условием. Кроме того, это исследование было первым вмешательством в социальной сети, в котором в качестве сообщений о вмешательстве использовались видеоблоги. В то время как все подростки увеличили свою физическую активность в краткосрочной перспективе (с T1 до T2), те, кто находится в состоянии вмешательства социальной сети, увеличились на минус в долгосрочной перспективе по сравнению с контрольным состоянием (с T1 до T3).Никаких различий между этим вмешательством в социальной сети и вмешательством СМИ не наблюдалось ни в краткосрочной, ни в долгосрочной перспективе. Таким образом, исследование не предоставляет доказательств того, что это вмешательство социальных сетей более эффективно для повышения физической активности подростков, чем вмешательство средств массовой информации или отсутствие вмешательства.

Наши результаты не согласуются с большинством вмешательств социальных сетей в области физической активности (Sebire et al., 2016, 2018; Brown et al., 2017; Jong et al., 2018; Оуэн и др., 2018). Возможное объяснение состоит в том, что в рамках этих эффективных вмешательств агенты влияния прошли обширную подготовку в отношении того, как они могут способствовать физической активности. В одном из предыдущих исследований, в которых не было обнаружено эффекта вмешательства в социальные сети, использовалось только онлайн-обучение агентов влияния (van Woudenberg et al., 2018), и обсуждалось, что менее личный контакт мог привести к недостаточной приверженности и командным усилиям. внутри группы агентов влияния. В текущем исследовании агенты влияния действительно общались лицом к лицу с исследователем и получали поддержку в ведении видеоблогов, но не прошли формального обучения тому, как они могут способствовать физической активности в классе.Возможно, ключевым фактором эффективности вмешательств в социальных сетях являются личные встречи в сочетании с обучением агентов влияния. Это могло бы объяснить, почему не наблюдались различия между двумя условиями вмешательства, поскольку ни одно из условий вмешательства не проходило формального обучения тому, как стимулировать физическую активность. В будущих исследованиях следует проверить это в плане, в котором очное обучение и онлайн-обучение сравнивают с состоянием без какой-либо подготовки агентов влияния.

Было удивительно, что физическая активность подростков в контрольном состоянии также увеличивалась со временем, и даже больше, чем два условия вмешательства. Несмотря на наши попытки найти возможное объяснение того, почему контрольное условие больше всего увеличилось при физической активности, мы не смогли найти разумного объяснения. Например, мы контролировали возможные смешивающие эффекты типа школы (начальная и средняя школа), различия во времени измерений, включая случайную точку пересечения по дате и определяя влияние погоды на физическую активность в качестве ковариант модели.Точно так же мы исключили влияние времени проведения измерений, поскольку они были равномерно распределены между различными условиями во времени. Наконец, мы сочли эффекты экспериментатора и новизны маловероятными, потому что все три условия содержали как классы, которые участвовали в первой фазе проекта, так и классы, которые были новыми для проекта. Кроме того, эти две группы занятий показали похожие модели физической активности. Глядя только на классы, которые участвовали в первой фазе, мы наблюдали только увеличение T2, что для них было шестым разом, когда они получили носимую лабораторию.Помимо контрольного условия, модели физической активности обоих вмешательств соответствуют модели, которую можно ожидать от вмешательства, которое будет эффективным в краткосрочной перспективе. То есть физическая активность увеличивается в результате вмешательства с Т1 на Т2, но наблюдается снижение физической активности с Т2 до Т3, потому что эффект вмешательства со временем исчезает. Повторение этого исследования необходимо для подтверждения этой идеи или подтверждения того, что для долгосрочного эффекта вмешательства требуется несколько бустеров или напоминаний для поддержания кратковременного увеличения физической активности.

Исследование вторичных результатов показало, что это вмешательство социальной сети повысило описательную норму физической активности, в то время как вмешательство средств массовой информации снизило описательную норму. Никаких других различий во вторичных исходах между тремя состояниями не наблюдалось. Общее отсутствие статистически значимых различий между состояниями в этих анализах дает некоторое представление о том, почему не наблюдались различия между условиями в отношении физической активности.Например, участники сообщили о высоком уровне удовольствия, самоэффективности и мотивации к физической активности в любых условиях, что указывает на возможный эффект потолка. Возможно, участники обоих вмешательств уже наслаждались физической активностью, были в состоянии быть физически активными и были в достаточной мере внутренне мотивированы, и, следовательно, вмешательства не могли увеличить эти параметры. Тем не менее, исследовательский анализ также показал, что описательные нормы увеличиваются после воздействия влогов в условиях вмешательства в социальной сети, тогда как описательные нормы в условиях вмешательства в средствах массовой информации уменьшаются.Потенциально, когда подростки наблюдают, как их одноклассники физически активны, их воспринимаемая норма физической активности увеличивается, поскольку они наблюдают, что сверстники из их социальной группы более физически активны, чем предполагалось изначально. Напротив, когда подростки смотрят видеоблоги о физической активности незнакомых сверстников (которые являются частью другой социальной группы), они воспринимают другую социальную группу как более физически активную, а свою собственную социальную группу как менее физически активную. В будущих исследованиях следует изучить роль воспринимаемых социальных норм (как описательных, так и предписывающих) в вмешательствах в социальных сетях и проверить, действуют ли изменения в воспринимаемых социальных нормах в качестве основного механизма вмешательств в социальных сетях.

Исследовательский анализ ответов на видеоблог показал, что при условии вмешательства в социальную сеть, видеоблоги просматривались чаще, оценивались выше, а влогеры воспринимались как более близкие к участникам. Это соответствует ожиданиям, потому что в этом вмешательстве в социальную сеть влогеры были одноклассниками участников, тогда как во время вмешательства в СМИ влогеры были незнакомыми сверстниками. Потенциально наличие подростков в каждом классе, которые создают сообщения о вмешательстве, гарантирует, что участники будут чаще получать информацию о вмешательстве и получать больше удовольствия от вмешательства.Тем не менее, эта разница не повлияла на эффективность вмешательств.

Сильные стороны и ограничения

Наиболее важные сильные стороны этого рандомизированного контролируемого исследования заключаются в том, что и дизайн, и сообщения о вмешательстве позволили нам сравнить вмешательство в социальной сети с вмешательством в СМИ с идентичными сообщениями о вмешательстве. Кроме того, использовались передовые статистические методы для вменения пропущенных значений, учета кластеризации данных на разных уровнях и систематического исследования вопросов исследования и исследовательского анализа.Однако при интерпретации результатов следует учитывать ряд ограничений.

Во-первых, по сравнению с другими вмешательствами социальных сетей в области физической активности (Bell et al., 2014; Sebire et al., 2016, 2018; Brown et al., 2017; Jong et al., 2018; Owen et al., 2018) , периоды измерения были довольно короткими (например, 5 дней данных о физической активности) из-за ограниченного времени автономной работы акселерометров. Более длительные периоды измерения могут обеспечить более полное измерение физической активности.Кроме того, было невозможно иметь более шести видеоблогов на группу агентов влияния; в противном случае нагрузка на агентов влияния была бы слишком высока. В результате мы были ограничены в продолжительности вмешательства. Вполне вероятно, что психосоциальные конструкции (например, социальные нормы) распространяются по сетям быстрее, чем реальное изменение поведения, и более длительный период вмешательства мог оказать значительное влияние на физическую активность подростков. Напротив, более короткий период вмешательства повысил внешнюю значимость.На практике у школ есть только ограниченное время, которое они могут потратить на проекты, выходящие за рамки их учебной программы, и большее количество дней сбора данных приведет к увеличению нагрузки на участвующих подростков, потенциально вызывая дополнительный отток.

Во-вторых, поскольку для участия требовалось активное согласие, могла возникнуть ошибка выборки. Во время процедуры согласия у нас сложилось впечатление, что родители более здоровых участников (с точки зрения ИМТ) с большей вероятностью давали согласие, а менее здоровые подростки с меньшей вероятностью участвовали.В результате выборка могла быть смещена в сторону относительно здоровых классов. Точно так же в каждом классе могли участвовать относительно здоровые подростки из класса. К сожалению, у нас нет данных о тех подростках, которые не участвовали. Поэтому мы не могли проверить, был ли нездоровый образ жизни более распространенным среди тех, кто не участвовал. Однако процент участников нашей выборки с избыточным весом (5%) был ниже, чем в среднем по стране (13–14%; Centraal Bureau voor de Statistiek, 2018), что подтверждает это предположение.Возможно, эти два вмешательства пытались увеличить физическую активность в выборке, которая уже была здоровой и потенциально более физически активной, и не нацелены на подростков, которым вмешательство по физической активности могло бы принести наибольшую пользу. Это могло бы объяснить, почему не было обнаружено различий между условием вмешательства в социальной сети и условием контроля в краткосрочной перспективе.

В-третьих, механизмы, объясняющие, как вмешательство в социальные сети или СМИ могло повлиять на поведение, не исследовались.Посреднический анализ трех условий физической активности через вторичные результаты выходил за рамки данного исследования. Анализ посредничества пролил бы свет на роль вторичных результатов вмешательства и мог бы проинформировать нас, являются ли вторичные результаты основополагающим механизмом вмешательств в социальных сетях или же вторичные результаты связаны с увеличением физической активности. В будущих исследованиях следует систематически исследовать (а) способ (ы), в которых агенты влияния пытаются повлиять на своих одноклассников, и (б) условия, в которых одноклассники подвергаются влиянию агентов.

Наконец, агенты влияния могли свободно создавать контент для видеоблогов по своему усмотрению, что сделало сообщение вмешательства лучше адаптированным к целевой группе, поскольку сообщение исходит из группы партнеров. В результате можно представить, что видеоблоги различались по уровню убедительности, что могло бы объяснить, почему оба условия вмешательства не превзошли контрольное условие. Но учитывая, что два типа условий вмешательства подвергались одним и тем же видеоблогам, различия между этими двумя условиями в поисковых анализах многообещают для будущих исследований.Когда будущие исследования будут заинтересованы исключительно в использовании видеоблогов в качестве сообщений о вмешательстве, рекомендуется сначала предварительно протестировать убедительность созданных видеоблогов, прежде чем использовать их в качестве стимулирующего материала.

Заключение и последствия

В заключение, наше исследование не предоставило доказательств того, что знакомство подростков с видеоблогами, сделанными влиятельными одноклассниками, увеличивало физическую активность в большей степени, чем когда подростки просматривали видеоблоги, сделанные незнакомыми сверстниками, или вообще не видели видеоблоги. Тем не менее, вмешательство в социальные сети оказало положительное влияние на воспринимаемую описательную норму.Точно так же ответы на влоги были более позитивными, когда влогеры были влиятельными одноклассниками по сравнению с незнакомыми сверстниками. Потенциально это могло бы быть дополнительным преимуществом реализации подхода вмешательства социальных сетей по сравнению с вмешательством средств массовой информации.

В целом, вмешательства в социальные сети могут быть многообещающим видом вмешательства для поощрения физической активности подростков, но для того, чтобы такие вмешательства стали эффективными, необходимо выполнить определенные условия. В будущих исследованиях следует более внимательно изучить, когда и почему вмешательства в социальных сетях работают, исследуя обучающий аспект вмешательства, осуществимость онлайн-вмешательств для широкомасштабного внедрения и лежащие в основе механизмы вмешательств в социальных сетях.Кроме того, в будущих исследованиях следует изучить роль воспринимаемых социальных норм и дополнительных преимуществ наличия агентов влияния в рамках вмешательства социальной сети.

Заявление о доступности данных

Наборы данных для этого исследования можно найти в архиве DANS: doi: https://doi.org/10.17026/dans-zz9-gn44.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Университета Радбауд (ECSW2014-100614-222).Письменное информированное согласие на участие в этом исследовании было предоставлено законным опекуном / ближайшими родственниками участников. Письменное информированное согласие было получено от законного опекуна / ближайших родственников несовершеннолетних на публикацию любых потенциально идентифицируемых изображений или данных, включенных в эту рукопись.

Авторские взносы

Все авторы внесли свой вклад в дизайн исследования. LB, KB, CS и TV выполняли сбор данных. Телеканал осуществил анализ и интерпретацию данных, подготовил рукопись.Все соавторы представили критические исправления, одобрили окончательный вариант рукописи к отправке. Все авторы согласились нести ответственность за содержание работы.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Финансирование

Исследование, приведшее к этим результатам, получило финансирование от Европейского исследовательского совета в рамках Седьмой рамочной программы Европейского союза (FP7 / 2007-2013) / грантового соглашения ERC № 617253 и фонда NWO KIEM (314-98-110).

Благодарности

Авторы выражают благодарность Tube School за создание видеоблогов с инструкциями (автор видеоблогера Теуна Петерса), благодарственных видеоблогов и видеоблогов и редактирование созданного контента агентов влияния. Также авторы высоко оценивают усилия агентов влияния, контактных лиц и учителей участвующих школ.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https: // www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.02913/full#supplementary-material

ПАСПОРТ S1 | Вспомогательные данные и синтаксис.

Список литературы

Айзен И. (1991). Теория запланированного поведения. Орган. Behav. Гм. Decis. Процесс. 50, 179–211.

Google Scholar

Ан, В., и Лю, Ю.-Х. (2016). «Keyplayer: пакет R для определения ключевых игроков в социальных сетях», в рабочем документе , , (Блумингтон, Индиана: Университет Индианы).

Google Scholar

Арауджо, Э. Ф. М., Симоски, Б., ван Вуденберг, Т. Дж., Бевеландер, К. Б., Смит, К. Р., Буйс, Л. и др. (2018). «Использование симуляций для изучения вмешательств в социальных сетях, моделирующих поведение при физической активности в классах голландских школ», на конференции : 8-я Международная конференция по имитационному моделированию, методологиям, технологиям и приложениям , (Порту).

Google Scholar

Арон А., Арон Э. Н. и Смоллан Д.(1992). Включение других в свою шкалу и структуру межличностной близости. J. Personal. Soc. Psychol. 63, 596–612. DOI: 10.1037 / 0022-3514.63.4.596

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Барр Д. Дж., Леви Р., Шиперс К. и Тили Х. Дж. (2013). Структура случайных эффектов для подтверждающей проверки гипотез: поддерживать максимальную. J. Mem. Lang. 68: 255–278. DOI: 10.1016 / j.jml.2012.11.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бейтс, Д.М. (2010). Lme4: Моделирование смешанных эффектов с помощью R. New York, NY: Springer.

Google Scholar

Белл С. Л., Одри С., Купер А. Р., Ноубл С. и Кэмпбелл Р. (2014). Уроки программы профилактики ожирения под руководством сверстников в английских школах. Health Promoot. Int. 32, 250–259. DOI: 10.1093 / heapro / dau008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бевеландер, К. Э., Смит, К. Р., ван Вуденберг, Т. Дж., Буйс, Л., Бурк, В. Дж., И Буйзен, М. (2018). Структура социальных сетей молодежи и влияние сверстников: протокол исследования Проект MyMovez — фаза I. BMC Public Health 18: 504. DOI: 10.1186 / s12889-018-5353-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Биддл, С. Дж. Х., Асаре, М. (2011). Физическая активность и психическое здоровье у детей и подростков: обзор обзоров. Br. J. Sports Med. 45, 886–895. DOI: 10.1136 / bjsports-2011-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брукс, Ф.М., Смитон, Н.С., Честер, К., Спенсер, Н., и Клемера, Э. (2014). Связь между физической активностью в подростковом возрасте и поведением, связанным со здоровьем, благополучием, семьей и социальными отношениями. Внутр. J. Укрепление здоровья. Educ. 52, 271–282. DOI: 10.1080 / 14635240.2014.923287

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браун, Х. Э., Уиттл, Ф., Йонг, С. Т., Крокссон, К., Шарп, С. Дж., Уилкинсон, П. и др. (2017). Кластерное рандомизированное контролируемое исследование для оценки эффективности и рентабельности вмешательства GoActive по увеличению физической активности среди подростков 13-14 лет. BMJ Open 7: e014419. DOI: 10.1136 / bmjopen-2016-014419

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэмпбелл, Р., Старки, Ф., Холлидей, Дж., Одри, С., Блур, М., Парри-Лэнгдон, Н. и др. (2008). Неформальное школьное вмешательство сверстников по профилактике курения в подростковом возрасте (ASSIST): кластерное рандомизированное исследование. Ланцет 371, 1595–1602. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (08) 60692-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кавилл, Н., и Бауман, А. (2004). Изменение отношения людей к оздоровительной физической активности: какую роль играют кампании в СМИ? J. Sports Sci. 22, 771–790. DOI: 10.1080 / 02640410410001712467

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Центральное бюро статистики (2018). Leefstijl en (Prevention) Gezondheidsonderzoek; Persoonskenmerken. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Центральное бюро статистики.

Google Scholar

Коутс, А.Э., Хардман, К. А., Халфорд, Дж. К. Г., Кристиансен, П., и Бойленд, Э. Дж. (2019). Маркетинг влияния в социальных сетях и питание детей: рандомизированное исследование. Педиатрия 143: e20182554. DOI: 10.1542 / педс.2018-2554

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Доббинс, М., ДеКорби, К., Робсон, П., Хассон, Х., и Тирилис, Д. (2009). «Школьные программы физической активности для продвижения физической активности и фитнеса у детей и подростков в возрасте от 6 до 18 лет», в Кокрановской базе данных систематических обзоров , изд.Кокрановское сотрудничество (Чичестер: John Wiley & Sons, Ltd).

Google Scholar

Гао, В., Тянь, Ю., Хуанг, Т., и Ян, К. (2010). Vlogging: обзор технологий видеоблоггинга в сети. ACM Comput. Surv. 42, 1–57. DOI: 10.1145 / 1749603.1749606

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гутхольд Р., Стивенс Г. А., Райли Л. М. и Булл Ф. К. (2019). Глобальные тенденции недостаточной физической активности среди подростков: объединенный анализ 298 опросов населения с 1-6 миллионами участников. Ланцет для детей-подростков. Здоровье 6, e1077 – e1086. DOI: 10.1016 / S2352-4642 (19) 30323-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хамм, М. П., Шулхан, Дж., Уильямс, Г., Милн, А., Скотт, С. Д., и Хартлинг, Л. (2014). Систематический обзор использования и эффективности социальных сетей в охране здоровья детей. BMC Pediatr. 14: 138. DOI: 10.1186 / 1471-2431-14-138

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хардман, К.А., Хорн, П. Дж., И Лоу, К. Ф. (2011). Влияние поощрений, моделирования сверстников и шагомера на физическую активность детей: исследование вмешательства в школе. Psychol. Здоровье 26, 3–21. DOI: 10.1080 / 08870440

8119

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуман, М., Поттер, Л. Д., Вонг, Ф. Л., Банспах, С. В., Дюк, Дж. К., и Хейтцлер, К. Д. (2005). Эффекты кампании в СМИ по повышению физической активности среди детей: результаты первого года кампании VERB. Педиатрия 116, e277 – e284. DOI: 10.1542 / peds.2005-0043

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янссен И., Леблан А. Г. (2010). Обзор систематического обзора пользы для здоровья от физической активности и фитнеса у детей школьного возраста и молодежи. Внутр. J. Behav. Nutr. Phys. Действовать. 7, 1–16.

Google Scholar

Йонг, С. Т., Браун, Х. Э., Крокссон, К. Х. Д., Уилкинсон, П., Кордер, К. Л., и ван Слуис, Э.М. Ф. (2018). GoActive: протокол оценки процесса смешанными методами школьной программы продвижения физической активности для подростков 13–14 лет. Испытания 19: 282. DOI: 10.1186 / s13063-018-2661-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кан, Э. Б., Рэмси, Л. Т., Браунсон, Р. К., Хит, Г. У., Хоуз, Э. Х., Пауэлл, К. Э. и др. (2002). Эффективность вмешательств по увеличению физической активности: систематический обзор. Am.r J. Prev. Med. 22, 73–107. DOI: 10.1016 / s0749-3797 (02) 00434-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коль, Х. В., Крейг, К. Л., Ламберт, Э. В., Иноуэ, С., Алькандари, Дж. Р., Литонгин, Г. и др. (2012). Пандемия недостаточной физической активности: глобальные действия в интересах общественного здравоохранения. Ланцет 380, 294–305. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (12) 60898-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли Дж. Э., Стодден Д. Ф. и Гао З.(2016). Энергозатратность детей младшего возраста и физическая активность от умеренной до высокой в ​​будние и выходные дни. J. Phys. Действовать. Здоровье 13, 1013–1016. DOI: 10.1123 / JPAH.2015-0725

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маркс, Дж., Де ла Хэй, К., Барнетт, Л. М., и Аллендер, С. (2015). Характеристики сети дружбы связаны с физической активностью и малоподвижным поведением в раннем подростковом возрасте. PLoS One 10: e0145344. DOI: 10.1371 / journal.pone.0145344

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Монтгомери, С. К., Доннелли, М., Бхатнагар, П., Карлин, А., Ки, Ф., и Хантер, Р. Ф. (2020). Процессы социальных сетей сверстников и поведение подростков в отношении здоровья: систематический обзор. Пред. Med. 130: 105900. DOI: 10.1016 / j.ypmed.2019.105900

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нагаи, Ю., Номура, К., Нагата, М., Охги, С., и Иваса, М.(2015). Шкала воспринимаемой компетентности детей: эталонные значения в Японии. J. Детское здравоохранение 19, 532–541. DOI: 10.1177 / 1367493513519295

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Обрусникова И., Раттиган П. Дж. (2016). Использование видеомоделирования для развития основных двигательных навыков. J. Phys. Просвещ., Отдых. Танец 87, 24–29. DOI: 10.1080 / 07303084.2016.1141728

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оуэн, М.Б., Кернер, К., Тейлор, С. Л., Нунан, Р. Дж., Ньюсон, Л., Костели, М.-К. и др. (2018). Осуществимость и приемлемость деятельности девочек-сверстников (G-PACT) Вмешательство наставничества под руководством сверстников. Дети 5: E128. DOI: 10.3390 / children50

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

R Основная команда (2013). R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена: Фонд R для статистических вычислений.

Google Scholar

Редман, С., Спенсер, Э.А., и Сансон-Фишер, Р.В. (1990). Роль СМИ в изменении поведения, связанного со здоровьем: критическая оценка двух моделей. Health Promot Int 5, 85–101. DOI: 10.1093 / heapro / 5.1.85

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Роджерс, Э. М. (2010). Распространение инноваций , 5-е изд. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Саймон и Шустер.

Google Scholar

Королевский голландский метеорологический институт (2019 г.). Daggegevens van Het Weer в Нидерландах. Де Билт: Королевский голландский метеорологический институт.

Google Scholar

Райан, Р. М., Деси, Э. Л. (2017). Теория самоопределения: основные психологические потребности в мотивации, развитии и благополучии. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Публикации Гилфорда.

Google Scholar

Саллис, Дж. Ф., Прочаска, Дж. Дж., И Тейлор, В. К. (2000). Обзор коррелятов физической активности детей и подростков. Med. Sci. n Спортивные упражнения. 32, 963–975.DOI: 10.1097 / 00005768-200005000-00014

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Салви, С.-Дж., де ла Хэй, К., Боукер, Дж. К., и Херманс, Р. К. Дж. (2012). Влияние сверстников и друзей на пищевое и активное поведение детей и подростков. Physiol. Behav. 106, 369–378. DOI: 10.1016 / j.physbeh.2012.03.022

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Салви, С.-Дж., Реммих, Дж. Н., Боукер, Дж. К., Ромеро, Н.Д., Стадлер П. Дж. И Эпштейн Л. Х. (2008). Влияние сверстников и друзей на физическую активность молодежи и мотивацию к физической активности. J. Pediatr. Psychol. 34, 217–225. DOI: 10.1093 / jpepsy / jsn071

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шенбек, Ю., Талма, Х., Доммелен, П., ван Баккер, Б., Буйтендейк, С. Э., Хирасинг, Р. А., и др. (2011). Рост распространенности избыточной массы тела у голландских детей и подростков: сравнение общенациональных исследований роста в 1980, 1997 и 2009 годах. PLoS One 6: e27608. DOI: 10.1371 / journal.pone.0027608

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Себире, С. Дж., Эдвардс, М. Дж., Кэмпбелл, Р., Джаго, Р., Киппинг, Р., Банфилд, К. и др. (2016). Обновление протокола кластерного рандомизированного контролируемого исследования осуществимости школьного вмешательства под руководством сверстников для повышения физической активности девочек-подростков (PLAN-A). Пилотное технико-экономическое обоснование. 2:68. DOI: 10.1186 / s40814-016-0110-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Себире, С.J., Jago, R., Banfield, K., Edwards, M. J., Campbell, R., Kipping, R., et al. (2018). Результаты кластерного рандомизированного контролируемого исследования осуществимости школьного вмешательства под руководством сверстников для повышения физической активности девочек-подростков (PLAN-A). Внутр. г J. Behav. Nutr. Phys. Действовать. 15:50. DOI: 10.1186 / s12966-018-0682-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шая, Ф. Т., Чириков, В. В., Ховард, Д., Фостер, К., Костас, Дж., Сниткер, С. и др.(2014). Эффект вмешательства социальных сетей при диабете 2 типа: частичное рандомизированное исследование. J. Epidemiol. Общественное здравоохранение 68, 326–332. DOI: 10.1136 / jech-2013-203274

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шерар, Л. Б., Эслигер, Д. В., Бакстер-Джонс, А. Д. Г. и Тремблей, М. С. (2007). Возрастные и гендерные различия в физической активности молодежи: имеет ли значение физическая зрелость? Med. Sci. Спортивные упражнения. 39, 830–835. DOI: 10.1249 / mss.0b013e3180335c3c

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сингер, Дж. Д., и Уиллетт, Дж. Б. (2003). Прикладной лонгитюдный анализ данных: моделирование изменений и возникновения событий. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Смит, К. Р., де Лиу, Р. Н. Х., Бевеландер, К. Э., Бурк, В. Дж., И Буйзен, М. (2016). Вмешательство на основе социальных сетей, стимулирующее влияние сверстников на самооценку потребления воды детьми: рандомизированное контрольное испытание. Аппетит 103, 294–301. DOI: 10.1016 / j.appet.2016.04.011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Снельсон, К. (2015). Видеоблог о школе на YouTube: предварительное исследование. New Media Soc. 17, 321–339. DOI: 10.1177 / 1461444813504271

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Соетенс, К. С. М., Ванделанотт, К., Фрис, Х. и Маммери, К. В. (2014). Использование компьютерной онлайн-настройки для продвижения физической активности: рандомизированное испытание текстовых, видео и комбинированных режимов оказания вмешательства. J. Health Commun. 19, 1377–1392. DOI: 10.1080 / 10810730.2014.894597

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Старки, Ф., Одри, С., Холлидей, Дж., Мур, Л., и Кэмпбелл, Р. (2009). Выявление влиятельных молодых людей для проведения эффективных мероприятий по укреплению здоровья под руководством сверстников: пример исследования «Брось курить в школах» (ASSIST). Health Education. Res.arch 24, 977–988. DOI: 10.1093 / ее / cyp045

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Трюдо, Ф.и Шепард Р. Дж. (2008). Физическое воспитание, школьная физическая активность, школьный спорт и успеваемость. Внутр. г J. Behav. Nutr. Phys. Действовать. 5:10. DOI: 10.1186 / 1479-5868-5-10

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тюдор-Локк, К., Крейг, К. Л., Битс, М. У., Белтон, С., Кардон, Г. М., Дункан, С. и др. (2011). Сколько шагов в день достаточно? Для детей и подростков. Внутр. Джо. Behav. Nutr. Phys. Действовать. 8:78. DOI: 10.1186 / 1479-5868-8-78

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валенте, Т. В. (1995). Сетевые модели распространения инноваций. Cresskill, NJ: Hampton Press.

Google Scholar

Валенте, Т. В., Ритт-Олсон, А., Стейси, А., Унгер, Дж. Б., Окамото, Дж., И Сассман, С. (2007). Ускорение сверстников: эффекты адаптированной социальной сети программы профилактики злоупотребления психоактивными веществами среди подростков из группы высокого риска. Наркомания 102, 1804–1815.DOI: 10.1111 / j.1360-0443.2007.01992.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валкенбург, П. М., Пиотровски, Дж. Т. (2017). Подключено: как СМИ привлекают и влияют на молодежь. Издательство Йельского университета.

Google Scholar

Ван Бюрен, С. (2011). «Множественное вменение многоуровневых данных», в справочнике по расширенному многоуровневому анализу , ред. Дж. Дж. Хокса и Дж. К. Робертса (Routledge: Milton Park), 173–196.

Google Scholar

ван дер Хорст, К., Кремерс, С., Феррейра, И., Сингх, А., Унема, А., и Бруг, Дж. (2007). Воспринимаемый стиль и практика воспитания и потребление сладких напитков подростками. Health Education. Res. 22, 295–304. DOI: 10.1093 / her / cyl080

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван Вуденберг, Т. Дж., Бевеландер, К. Э., Бурк, В. Дж., Смит, К. Р., Буйс, Л., и Буйзен, М. (2018). Рандомизированное контролируемое испытание, в котором тестировалось вмешательство социальных сетей, направленное на популяризацию физической активности среди подростков. BMC Общественное здравоохранение 18: 542. DOI: 10.1186 / s12889-018-5451-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ванделанотт, К., Шорт, К., Плотникофф, Р. К., Хукер, К., Кэной, Д., Ребар, А., и др. (2015). TaylorActive — Изучение эффективности персонализированных веб-видео для повышения физической активности: протокол рандомизированного контролируемого исследования. BMC Общественное здравоохранение 15: 1020. DOI: 10.1186 / s12889-015-2363-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wartella, E., Райдаут, В., Монтегю, Х., Бодуан-Райан, Л., и Лауричелла, А. (2016). Подростки, здоровье и технологии: национальное исследование. Media Commun. 4:13. DOI: 10.17645 / mac.v4i3.515

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Дж., Брэкбилл Д., Янг С., Беккер Дж., Герберт Н. и Чентола Д. (2016). Поддержка или конкуренция? Как социальные сети в Интернете повышают физическую активность: рандомизированное контролируемое исследование. Пред. Med. Реп. 4, 453–458. DOI: 10.1016 / j.pmedr.2016.08.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Дж., Брэкбилл Д., Ян С. и Чентола Д. (2015). Эффективность и причинно-следственный механизм вмешательства в социальных сетях для увеличения физической активности: результаты рандомизированного контролируемого исследования. Пред. Med. Rep. 2, 651–657. DOI: 10.1016 / j.pmedr.2015.08.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Отвлекитесь от Facebook с этим клоном MySpace

Забудьте о Snapchat или Instagram.Новая социальная сеть на данный момент — это бесстыдный клон MySpace, созданный студентом-разработчиком, которому в период расцвета этого сайта было всего несколько лет.

Новая сеть, о которой идет речь, SpaceHey, не сдерживается в своих попытках воссоздать атмосферу середины нулевых на MySpace. Зарегистрируйтесь на сайте, и вы сможете создать страницу профиля с обновлениями статуса, личный блог и список увлечений. Посетите страницу друга, и вы увидите, онлайн ли он, а также его настроение. И да, вы можете настроить свой профиль.

SpaceHey — это проект Аня (он носит в Интернете только свое имя), который говорит, что он 18-летний студент из Германии. В знак уважения к соучредителю MySpace Тому Андерсону, Ан автоматически заводит дружбу со всеми, кто создает профиль на сайте. В воскресенье у него было около 1000 друзей. В понедельник это число увеличилось вдвое, на что обратили внимание такие сайты, как HackerNews и ProductHunt.

В Твиттере Ан говорит, что, хотя он никогда не сталкивался с MySpace из первых рук, он много слышал о нем в Интернете и от старых друзей.

Я пришел к выводу, что в настоящее время вы не можете найти что-либо подобное социальному сайту ».

An, создатель SpaceHey «Меня всегда очень интересовали« старые времена »Интернета — мне очень нравится ощущение« старых »веб-сайтов», — говорит Ан. «Я просмотрел много видео о MySpace, просмотрел массу скриншотов и страниц Archive.org и пришел к выводу, что в настоящее время вы не можете найти что-то вроде такого рода социальных сайтов».

В частности, Ан был привлечен к идее настройки.Как и сам MySpace, SpaceHey поощряет пользователей настраивать свои профили либо с помощью базовых тегов HTML (для таких вещей, как полужирный, курсив или мигающий текст) или встроенного CSS, который позволяет пользователям украшать свои страницы пользовательскими шрифтами и фоновыми изображениями. Он отмечает, что это невозможно на таких платформах, как Twitter и Facebook, «где дизайн всех профилей выглядит одинаково».

Невинность возвращена

Но что выделяется даже больше, чем эти стилистические элементы, так это чувство невинности, которое SpaceHey удалось уловить с первых дней существования социальных сетей.Все страницы профиля являются общедоступными; они появляются в меню, которое может просматривать каждый, и каждый может видеть списки друзей всех остальных. Нет никаких новостных лент или алгоритмов, претендующих на ваше внимание, и никакого давления со стороны ради лайков или ретвитов. Хронологические комментарии и случайные сообщения в блоге настолько же динамичны, насколько и сайт.

В результате опыт, который вызывает меньшее привыкание, чем Facebook или Twitter. Но, конечно, это часть очарования. Мы снова и снова наблюдаем, как этим компаниям не удается подавить дезинформацию и токсичный контент из-за преднамеренных политик или алгоритмов, поощряющих экстремизм.Такой сайт, как SpaceHey, напоминает нам о том, что Интернет не всегда был так устроен.

Неизвестно, сможет ли этот старый подход сохранить себя сегодня, но Ан говорит, что планирует и дальше работать над этим. Хотя в этом году он надеялся путешествовать по миру, прежде чем отправиться в университет, пандемия коронавируса не позволила ему остаться дома, и он будет использовать это время, чтобы добавить новые функции и ответить на отзывы. Он также открыт для предложений о том, как монетизировать SpaceHey, за которую в настоящее время оплачивает серверные расходы.

В любом случае он никогда не ожидал, что сайт привлечет такое внимание. У основателя ProductHunt Райана Гувера есть профиль, как и у соучредителя Reddit Алексиса Оганяна (хотя ни один из них не проявляет особой активности). По крайней мере, четыре пользователя утверждают, что они MySpace Tom (хотя, вероятно, никто из них таковым не является). Между тем, количество друзей Аня в SpaceHey продолжает расти.

«Я просто в шоке от количества людей, посещающих SpaceHey, регистрирующихся и фактически использующих его», — говорит он.

4. Отображение социальных сетей · Социальная машина

Вы живете в сети, сложной сети отношений, которая связывает вас с семьей, друзьями, коллегами и одноклассниками с первых дней обучения в школе. Некоторых из этих людей вы знаете в тесной группе, связанных с вами плотной сетью, в которой все знают друг друга. Другие, например, друг, которого вы случайно встретили во время отпуска, лишь слабо связаны с вами; у нее есть собственные тесные связи, но вы их не знаете.Мы учимся с раннего детства, как ориентироваться в этих отношениях, выясняя, с кем мы должны говорить официально, а с кем мы можем расслабиться, кто знает лучшие шутки и кому нужна наша помощь. Эта сеть взаимоотношений является фундаментальной структурой общества (Wellman 1999). Понимание этих сетей важно для социологов, которые стремятся лучше моделировать функционирование общества; для активистов, которые хотят это изменить; а также для людей, которым необходимо ориентироваться в быстро меняющемся и фрагментированном социальном мире, в котором наши сетевые структуры становятся больше и более разрозненными, чем в прошлом.

Если бы мы могли увидеть карту всех этих связей, простирающихся по всему земному шару, мы бы увидели, что гигантская сеть знакомств связывает почти весь мир. Сотни лет назад это было неправдой; было много изолированных племен и деревень. Но век массовых миграций, миссионеров, самолетов, строительства дорог и телекоммуникаций сплел мир в единую социальную сеть. Сегодня, за исключением, возможно, неоткрытых далеких племен, эти цепочки знакомств связывают все человеческое население.Серия исторических карт социальных сетей покажет нам глубокие изменения в структуре общества.

Одна из причин нанести на карту социальные сети — помочь нам понять последствия такого изменения. Больше лучше? Уменьшают ли технологически усовершенствованные сети различия в социальных сетях между городскими и сельскими жителями или усугубляют их? Картирование этих изменяющихся сетей помогает социологу понять, как изменения в обществе влияют на то, как люди объединяются в группы, получают поддержку и информацию.

Но сетевые карты — это не только инструмент для социологов и политиков. Они могут быть проводником для членов этого расширяющегося общества, помогая им отслеживать все более многочисленные и сложные связи между своими знакомыми. Многие люди сегодня живут очень мобильной жизнью, часто меняя города и рабочие места. Каждый шаг требует начинать заново в новом сообществе, изучать отношения между новыми знакомыми с нуля. Какая карта облегчила бы эти переходы? По мере того, как структура нашего общества приближается к масштабу «за пределами присутствия», сетевые карты становятся бесценным инструментом для понимания нашей сложной и разрозненной сети связей.

Карты социальных сетей потенциально могут быть частью интерфейса, который люди используют для общения друг с другом. Если у меня есть 20 близких друзей, 200 знакомых, расширенная сеть из 1200 и еще несколько тысяч очень слабых связей, как мне выбрать подмножество людей, которым я хочу что-то сказать, или от которых я хотел бы услышать в конкретном месте? время? Кропотливый просмотр алфавитных списков имен бесполезен; вместо этого я бы предпочел иметь возможность создавать группы вокруг значимых сетевых кластеров.

Еще одна причина для картирования социальных сетей — это создание портрета данных; карта вашей личной сети сама по себе является портретом вас как социального существа. При встрече с новым человеком общая тема разговора — «знаете ли вы такого-то?», Поскольку мы пытаемся поместить друг друга в наш личный социальный мир друзей и коллег. Поможет ли нам увидеть сетевой портрет людей, с которыми мы встречаемся, их лучше? Как бы нам управлять такой картой: какая информация является частной или общедоступной? Что на карте должно отображаться сразу или медленно?

В этой главе мы рассмотрим концептуальные вопросы отображения социальных сетей.Эта глава не является техническим руководством по созданию этих карт, но мы обсудим проблему того, кто должен быть включен и где они должны быть размещены. Разборчивость — ключевая проблема при разработке сетевых карт, поскольку визуализация их взаимосвязанных соединений может быстро превратиться в неразборчивую путаницу. Мы рассмотрим, какое значение можно вывести из базовой карты, а затем исследуем подходы к отображению информации и поддержки, которые проходят через сеть. Мы поговорим о том, откуда берутся данные, особенно о сетевых источниках, и о проблемах, связанных с этим, таких как неполнота и сохранение конфиденциальности.

Теоретически можно нарисовать карту сети, соединяющей всех людей на Земле. Как бы на самом деле выглядела такая карта? С узлом для каждого человека и линией, соединяющей всех знакомых, получился бы безнадежно запутанный беспорядок. Фактически, даже если мы немного уменьшим масштаб — скажем, для сети, состоящей из вас, ваших связей и всех их связей — это все равно большая и сложная структура. Тем не менее, в этом масштабе мы можем задуматься над некоторыми практическими вопросами. Как мы решаем, где каждому человеку идти на карте? Как мы хотим определить связь: это все, кого мы встречали за всю жизнь? Людей, с которыми мы общались последние пять лет? Люди, которым мы бы отправили праздничную открытку? Вы можете набросать карту своих собственных связей, чтобы подумать об этих проблемах.Возьмите лист бумаги и нарисуйте социальную карту с 50, 100 или 400 вашими друзьями, семьей, коллегами и знакомыми. Как вы сгруппировали людей? Кого ты поставил ближе всего?

Возможно, вы начали со своими ближайшими родственниками. Это может быть сплоченная группа или раздробленная враждой, разводом и смертью. Вы можете быть очень близки с некоторыми участниками, в то время как другие родственники эмоционально далеки. Возможно, вы включили людей, с которыми работали. Некоторые вакансии порождают прочные отношения, например, между студентом и наставником, соучредителями компании и сотрудниками, объединяющимися в захватывающем новом предприятии или на несчастном рабочем месте.Или, может быть, работа — это просто место, а ваши коллеги — лишь небольшие знакомства. Возможно, вы работали в одном и том же бизнесе на протяжении десятилетий, или на вашей социальной карте может быть несколько групп друзей с разных прошлых должностей. Некоторые отношения охватывают несколько частей вашей жизни, например, одноклассник в старшей школе, который также состоит в вашем клубе бега и женат на вашем двоюродном брате; это тот, кого вы видите на встречах, семейных встречах и каждое утро в 6:00. Другие отношения более непрочны, например, люди, с которыми вы связаны одной общей связью, например родственники родственников или коллега. друзья.Некоторых друзей на вашей карте вы можете видеть ежедневно; другие находятся далеко, и, хотя вы чувствуете к ним привязанность, возможно, вы не видели их годами. Возможно, вы включили людей, которые не являются ни друзьями, ни семьей, но которые оказали на вас большое влияние, например, кто-то, кто стал причиной несчастного случая или спас жизнь. Эта социальная карта — автобиография. Вы знаете истории о том, как вы познакомились с каждым из этих людей, и о ваших отношениях с ними, и о том, как они менялись с течением времени.

Такая карта, нарисованная от руки, является своеобразной.Он не только показывает ваш социальный мир, но и показывает, как вы о нем думаете. Вы могли показать или не показать отношения ваших знакомых друг с другом. Возможно, вы указали разные типы отношений: семейные или рабочие, романтические или платонические. Выбранные вами категории являются частью вашего субъективного взгляда.

Метафора отношений как расстояния также формирует карты многих социальных сетей: «Он очень близкий друг»; «Давно не виделись»; «Она дальняя родственница.«Нанесение на карту социально близких людей рядом друг с другом имеет интуитивный смысл. Если изображение показывает только ваши отношения с другими людьми, карту можно нарисовать; вы могли бы, например, сделать концентрические круги увеличивающейся близости. Но как только отношения между всеми людьми учтены, появляется слишком много измерений, чтобы разместить всех идеально.

Рисуя эту карту, вы, вероятно, столкнулись с некоторыми трудностями, с которыми сталкиваются любые попытки изобразить социальное пространство.Если вы использовали расстояние, чтобы показать близость всех связей между людьми, вы, вероятно, быстро заметили, что двухмерный график не может точно отобразить множественные ограничения. Вы, вероятно, объединяете людей в группы в зависимости от контекста, в котором вы их знаете, где они находятся или их роли в вашей жизни. Но многие люди принадлежат к разным группам, так как вы это покажете?

Структура, которую вы, вероятно, использовали, называется «эгоцентрической» картой. В мире картографирования социальных сетей термин «эгоцентризм» не означает нарциссизма; это просто означает карту, которая показывает связи одного человека.Нарисованная вами карта состоит только из ваших знаний об определенных людях и их отношениях. Между ними могут быть дружеские отношения, о которых вы не подозреваете. Другие люди, даже близкий друг, который знает многих из тех же людей, по-разному изобразили бы эти отношения.

Структура узлов и связей на сетевой карте выделяет некоторые интересные вещи. Например, если вы рисуете людей так, чтобы они были близки к другим, которых они знали, вы можете увидеть, что есть «фигуры-мосты», люди, которые соединяют отдельные группы (см. Рисунок 4.1). Фигуры мостов — это каналы для передачи информации от одной группы к другой (Burt, 2002; Granovetter, 1973; Lin, 2002). Поскольку это карта вашего социального мира, нарисованная с вашей точки зрения, вы являетесь мостом между всеми отдельными группами в ней. Ваша сеть может быть такой, что вы никогда не будете единственным мостом между группами; Если вы живете в том же городе, в котором выросли, и общаетесь с друзьями с работы, вы увидите в основном пересекающиеся группы с множественными взаимосвязями. Но если вы много переехали и у вас есть знакомые из очень разных социальных сфер (вы можете работать в юридической фирме днем, заниматься танцами сальсы по ночам и проводить волонтерское обучение в течение месяца каждое лето в отдаленной Австралии), вы будете увидеть количество отключенных групп, связанных только через вас (см. рисунок 4.2).

Рисунок 4.1

Синий кружок — это мост между двумя группами.

Рисунок 4.2

Слева: плотная сеть. Справа: разреженная сеть, подключенная через один концентратор.

Поскольку вы знаете всех людей, изображенных на этом рисунке, вы знаете, что история их связей гораздо шире. Некоторые из них действительно близкие друзья, которые готовы на все друг для друга. У одних много схожих интересов и убеждений, у других — противоречивые. Активист по защите прав геев и религиозный фундаменталист могут знать друг друга, но никогда не разговаривать друг с другом.Или, возможно, они связаны каким-то другим измерением — может быть, они братья и сестры или коллеги — и поддерживают теплые отношения, тщательно редактируя то, что обсуждают. Вы также знаете больше об отдельных личностях, например о том, кто сплетничает, щедр или нуждается.

Сетевой набросок ваших знакомых — это субъективный взгляд на крошечный кусочек обширной сети человеческого общества. В него входят только люди, которых вы знаете, помните и хотите включить. Он включает лишь небольшую часть имеющейся у вас информации о людях и их отношениях.Эта субъективность присуща любому изображению в социальных сетях (Wellman, Wortley, 1990). Независимо от того, получены ли данные из исчерпывающих интервью с обученными социологами или из анализа записей электронной почты или сайтов социальных сетей, в них неизбежно будет много упущений. Взгляд источников будет формировать его, а способ определения «связи» будет его произвольно ограничивать. Даже в этом случае карты социальных сетей являются очень полезным инструментом для понимания людей как социальных существ и для понимания связей, которые формируют общество.

Созданная вами карта использовала в качестве источника данных память ваших знакомых. Это эгоцентрическая карта, показывающая вашу расширенную сеть с вашей точки зрения. Социологи, изучающие социальные сети, собирают эту информацию, проводя опросы и опрашивая людей. Одна из проблем в этой работе — стандартизация информации, полученной от множества людей. Когда вас попросят назвать наши «самые близкие связи», вы можете подумать об одном или двух людях, на которых вы полагались больше всего и в течение долгого времени, тогда как я мог бы перечислить всех, с кем я обсуждаю что-то личное; наши сети на самом деле могут быть очень похожими, но для такого обзора они могут показаться совершенно разными из-за нашей разной интерпретации вопроса (Бернард и др.1990).

Исследователи решают эту проблему, задавая более конкретные вопросы, например, перечисляют всех, кому они отправили рождественскую открытку (Hill and Dunbar 2003) или у кого они бы заняли 100 долларов. Границы сети всегда нечеткие. Понятно, что вы знаете свою сестру и своего лучшего друга, и что человек, который только что прошел мимо, — незнакомец. Но как насчет химчистки, магазин которой вы посещаете каждую неделю в течение многих лет? Вопросы и определения социологов создают границы сетей, которые они изображают.

Другой подход рассматривает «социоцентрические», а не «эгоцентрические» сети. Вместо того, чтобы определять сеть как людей, связанных с отдельным человеком, социоцентрический подход фокусируется на ограниченном населении — всех людях, которые живут по соседству, работают в компании или публикуются в области, — и пытается перечислить все связи между люди в этой группе. Здесь цель состоит в том, чтобы нанести на карту общую структуру сети, измерить плотность, найти ключевые фигуры мостов и так далее (см. E.г., Wellman and Wortley, 1990; Barabasi et al. 2002). Например, можно составить карту социальных сетей нескольких отделов компании, чтобы понять, как они получают доступ к информации и распределяют обязанности (Krackhardt and Brass 1994; Krackhardt 1990).

Рис. 4.3

Адам Д’Анджело, BuddyZoo (2003). BuddyZoo визуализировал сеть контактов по SMS. Люди публиковали их как автопортреты, показывающие их популярность и социальный охват (D’Angelo, 2003).

В наши дни большая часть информации о социальных сетях поступает из сетевых источников, таких как электронная почта и сайты социальных сетей.Преимущество здесь в том, что существует много легко получаемых данных. Можно написать программу, которая просматривает всю чью-то электронную почту (Adamic and Adar 2005) или списки друзей по SMS (см. Рисунок 4.3; D’Angelo 2003), отслеживает связи между блогами (см. Рисунок 4.4; Adamic and Glance 2005) или на сайт социальной сети (Ellison, Steinfield и Lampe 2007; Heer and Boyd 2005) или отслеживает телефонные звонки (Eagle, Pentland, and Lazer 2009) и извлекает сеть взаимоотношений. В отличие от собеседований, в которых важна подробная информация о нескольких контактах, электронный анализ обычно дает мало информации о многих контактах.

Ключевой проблемой здесь является понимание важности материала. Электронный анализ данных измеряет набор коммуникативных действий, а не эмоций и впечатлений. Он измеряет его беспристрастно, но данные могут быть неполными и нерепрезентативными. Например, женщина может быть очень близка со своим мужем, но писать ему нечасто, поскольку они живут в одном доме. Возможно, у нее больше всего контактов по электронной почте со своим помощником на работе, но это не означает, что у них сильные связи, как в личном, так и в профессиональном плане.Даже просмотр содержания сообщений может ввести в заблуждение; несколько электронных писем, которыми она обменивается со своим мужем, могут быть краткими и содержательными не потому, что они противоречат друг другу, а потому, что они используют эту среду в основном для логистического планирования.

Рисунок 4.4

Лада Адамич и Натали Глэнс, Политическая блогосфера и выборы в США 2004 года: они разделились, блог (2005). Красные точки — консервативные блоги, синие — либеральные. Связи между либералами и консерваторами оранжевого цвета, а между консерваторами и либералами — пурпурного цвета (Adamic and Glance 2005).

Некоторые очень общительные люди отправляют мало электронных писем, потому что они предпочитают разговаривать по телефону или отправлять текстовые сообщения; другие нечастые пользователи электронной почты могут быть одинокими одиночками, мало общающимися на каком-либо носителе. Точно так же люди по-разному используют сайты социальных сетей; одни связываются только с несколькими коллегами, другие — с тысячами незнакомцев. Онлайн-общение предоставляет богатый набор данных для анализа и картирования социальных сетей, но важно помнить, что каждый набор данных дает лишь частичное и, вероятно, искаженное представление о социальных связях субъектов.

Карта социальной сети может использоваться во многих сферах — от ведения личного учета до политической провокации. С персональными картами аудитория знакома с сетью; это его или ее собственный круг знакомств. Здесь цель может заключаться в выявлении неожиданных связей или предоставлении полезного инструмента для навигации в социальном мире. С другими картами цель состоит в том, чтобы заинтересовать аудиторию и понять отношения в изображенном сообществе. Карта также облегчает исследование новой территории.Мы можем легко понять это с точки зрения физического путешествия; без карты мы продвигаемся медленно и неуверенно. Социальные карты выполняют аналогичную функцию. Они могут помочь нам быстро ориентироваться в новых социальных территориях и могут помочь нам управлять беспрецедентным количеством социальных связей.

Персональная навигация

Персональная карта сети может помочь людям понять отношения между своими знакомыми. На рисунке 4.5 показаны все люди, связанные с одним человеком (мной) в социальной сети Facebook летом 2009 года.Любой наблюдатель может быстро увидеть размер сети, основные кластеры и структуру.

Для меня это знакомый пейзаж, который я узнаю и понимаю, хотя раньше я не видел его в двух измерениях. Это очень похоже на карту известного района: это нисходящая абстракция, которая проясняет, как все сочетается друг с другом. Я легко могу распознать и интерпретировать кластеры; разобщенная группа в правом верхнем углу состоит из друзей из средней школы, другая небольшая, плотная группа — это сплоченная электронная группа женщин, родивших детей в августе 1997 года.

Рисунок 4.5

Мои связи на Facebook в 2009 году. Сделано с помощью TouchGraph.

Это эгоцентрическая карта; все изображенные на нем связаны со мной. Но он также включает информацию, выходящую за рамки моего личного знания. Facebook позволяет вам (обычно) видеть связи людей, с которыми вы связаны. Эта карта включает в себя эти данные — информацию, к которой я имею доступ на этом сайте, но, возможно, не знаю — и, таким образом, я могу обнаруживать неизвестные связи. Например, я вижу, что один европейский коллега знает мать одной из подруг моей дочери; оказывается, они друзья еще со времен учебы в колледже.

Карта является интерактивной: при нажатии на узел отображается имя этого человека и выделяются его или ее связи в этой сети. Пока я пишу это, интерфейс Facebook для просмотра списка друзей представляет собой неуклюжий алфавитный список, который ничего не показывает об отношениях между людьми и скучен для просмотра. Сетевая карта — это гораздо более увлекательный способ изучить социальное окружение. Такая карта может легко функционировать как интерфейс, где щелчок по имени приведет вас к профилю человека.Поскольку он расположен на сайте, где люди отправляют сообщения, комментируют обновления и фотографии друг друга, играют в игры и т. Д., Существует множество социальных данных, которые можно отобразить на такой карте.

В мире небольших, сплоченных сообществ вам не понадобятся такие карты. Ваш социальный мир был бы достаточно ограничен, а повторяющиеся взаимодействия — достаточно частыми, чтобы вы могли сохранять ясность личности и отношений в своем сознании. Сегодня наши социальные сети расширяются благодаря физической и социально-экономической мобильности и новым коммуникационным технологиям.Раньше мы не только добавляли знакомых, но и избавлялись от них, но новые социальные инструменты делают это избавление менее неизбежным. Раньше поддержание связи обходилось дороже, а ослабление слабых связей — одноклассники в начальной школе, знакомые, встречающиеся на удаленных конференциях, кузен друга, встречающийся на свадьбе — полностью распался. Такие технологии, как Facebook, позволяют легко поддерживать случайный контакт с большим количеством людей, и одна из главных целей социальных сетей — возродить такие дремлющие связи (Smith 2011).Сочетание мобильного образа жизни, дающего нам возможность знакомиться со многими людьми, и социальных технологий, которые позволяют нам оставаться на связи, создает огромные активные личные сети, слишком большие, чтобы управлять ими без посторонней помощи. Это социальные ландшафты, нуждающиеся в карте.

Рисунок 4.6

See-ming Lee, Аннотированный социальный график Facebook (2009).

Карты как портреты

Карта личной социальной сети может работать как портрет.

Люди размещают карты своих сетей на сайтах обмена фотографиями так же, как они размещают фотографии себя и своих друзей на различных мероприятиях; суть в том, чтобы показать, кто вы, чем занимаетесь и кого знаете (см. рисунок 4.3). Некоторые из них снабжены аннотациями, объясняющими значение кластеров для других (см. Рисунок 4.6).

Как и любой портрет, карта сети показывает только одну перспективу его объекта. Хотя карта моей сети на рис. 4.5 включает многих людей, это далеко не полная или даже репрезентативная выборка людей, которых я знаю. Он показывает людей, которых я знаю, которые были на Facebook еще в 2009 году, и которые решили подключиться ко мне, и наоборот. В него не входят некоторые из моих ближайших друзей, моих детей, моих соседей или мой дантист, но есть и некоторые люди, с которыми у меня очень непростые отношения: смутно вспомнившиеся одноклассники и коллеги, которых встретили на давней конференции.Более того, у многих людей, у которых, кажется, всего несколько связей, на самом деле есть очень большие сети друзей на сайте, но я не дружу с их друзьями, поэтому они не отображаются на этой карте.

Выбор того, кто включается в любое сетевое изображение, является в некоторой степени произвольным. Сети Facebook различаются по тому, как люди используют эту технологию: некоторые подключаются только к близким друзьям, части людей, которым они отправляли бы праздничные открытки; некоторые подключаются к любому, кто спрашивает; и многие собирают тысячи знакомых на местах, немногих из которых они узнают, если натолкнутся на них на улице.Визуализация точно отображает, как субъект использует эту конкретную технологию. Но нужно быть осторожным, делая более широкие предположения об общительности или личности субъекта, поскольку использование им определенной технологии может быть нетипичным для его поведения в целом.

Карта сети друзей может быть интересной для просмотра. Имена знакомы, поэтому интересно исследовать взаимосвязи (см. Рисунок 4.7). Подобная карта связей незнакомца дает некоторое, но ограниченное понимание.Можно увидеть, является ли это сообщество необычно большим или маленьким, и является ли оно плотной сетью взаимосвязанных связей или рыхлой сетью множества отдельных групп. Если это карта сообщества, а не эгоцентрическая карта связей человека, можно увидеть роль человека: много ли у него связей? Насколько хорошо связаны ее связи? Плотно ли они связаны между собой, или она является мостом между разными группами? (См. Приложение к этой главе для получения дополнительной информации о схемах мостов и структуре сети.)

Рисунок 4.7

Крис Харрисон, Biblical Social Networks (2008). Знакомые сети не обязательно должны быть личными: карта социальной сети Криса Харрисона с изображением людей и мест в Библии интересно просматривать как известные, так и малоизвестные имена. Здесь связь определяется как «появляется в том же стихе».

Карта социальной сети потенциально может быть ярким и запоминающимся портретом, но информация должна быть больше, чем просто форма скелета сети.Большинство современных сетевых карт — это просто узлы и общие соединения. Чтобы рассказать историю, нам нужно больше информации. Какие близкие связи? Что сблизило этих людей? Что удивительного в том, чтобы найти этого человека рядом с этим?

Рассказы историй

Карта сети может быть повествовательным устройством, обеспечивающим основу для подробных аннотаций людей и их отношений.

Dramatis Personae (см. Рисунок 4.8) — это карта социальных связей между гостями на свадьбе.Это нарисованная от руки карта, которая описывает себя как «полезную (хотя и не исчерпывающую) визуальную таксономию связывающих связей … между персонажами, собравшимися здесь сегодня». Цель этой карты состояла в том, чтобы познакомить гостей на свадьбе, предоставить им некоторую предысторию различных отношений, чтобы помочь начать разговор. Если бы он просто соединил имена с линиями, как это делает типичная карта сети, это было бы красивое изображение, но вряд ли стало бы убедительным началом разговора. Однако картографы снабдили каждую строчку лаконичным комментарием об отношениях между двумя связанными людьми: «Мик, отец невесты, научился игре в бридж от матери Билла.«Энди чуть не умер от солнечных ожогов после купания в Элк-Ривер с Крисси». Здесь карта сети служит основой для рассказов. Хотя некоторые из аннотаций предоставляют основную информацию о взаимоотношениях — « июнь, — гордая мать офицера Эллен » — большинство из них представляют собой заметки об интригующих подвигах или необычных фактах: «Кей делает любимое клубничное варенье Энди». Это карта сети как юмористический ледокол.

Любая организация — клуб, корпорация или академический отдел — может коллективно создать подобную карту, чтобы зафиксировать ее социальную историю.Можно представить, что это особенно полезно для новичков, поскольку они пытаются изучить часто принимаемую как должное и невысказанную структуру сообщества.

Рисунок 4.8

Эндрю Колтер, образцы Энрайта и Хизер, Dramatis Personae (2006).

Карты других социальных сетей рассказывают истории, критикующие общество. Марк Ломбарди сделал нарисованные от руки карты сети, на которых были изображены отношения между людьми и корпорациями в различных сложных скандалах: отношения между крупными нефтяными компаниями и террористами, крах банка Ватикана и так далее (см. Рисунок 4.9). Данные, которые они изображают, хоть и заслуживают внимания, но могут составить плотное и сухое текстовое повествование. Но нарисованные как элегантные карты, они выставлялись, переиздавались и широко обсуждались.

Рис. 4.9

Марк Ломбарди, World Finance Corporation and Associates c. 1970–84, Майами-Аджман-Богота-Каракас (7-я версия) (1999). Бумага, графит, цветной карандаш, 60 × 78 дюймов.

Рисунки Ломбарди — это карты активистов, рассказывающие истории о чрезмерном влиянии и компромиссных отношениях.Здесь качество рисования передает субъективность; он напоминает зрителю, что художник находится за картой, а карта показывает мир его глазами.

Рисование социальной карты от руки дает свободу, которой нет у автоматизированной карты. Компьютерные карты ограничены выразительным диапазоном программного обеспечения для рендеринга (которое может быть весьма ограниченным или очень мощным), тогда как создание карты вручную может обеспечить большую гибкость в том, как нарисована линия или какие символы используются. Ломбарди изобразил нюансы социальной структуры с помощью стрелок, кружков и каракулей.Его диаграммы по-прежнему значительно упрощают сложные взаимосвязи, но они более информативны, чем простые линейно-узловые сетевые карты (Tufte 2006).

Карты, нарисованные от руки, могут быть субъективными и даже пропагандистскими. Сгенерированные компьютером карты обычно отображают некоторые математические отношения, полученные из набора данных, и, хотя в качестве основы, безусловно, можно использовать предвзятые или вымышленные данные, карта является точным отображением этих данных. Нарисованную от руки карту легче перекосить; здесь, где каждый узел и звено помечены индивидуально, точность усложняется, а рисование наощупь и интуиция проще.При этом нарисованная от руки карта передает зрителю, что это личное выражение, тогда как созданная на компьютере карта кажется более объективной, «управляемой данными» и авторитетной, независимо от того, так ли это на самом деле.

Плотность

В отличие от нарисованных от руки карт, где процесс индивидуальной маркировки каждого узла и канала ограничивает размер сети, которую удобно отображать, компьютеры могут отображать огромные наборы данных о соединениях. Здесь задача состоит в том, чтобы сделать плотно сложное изображение читаемым для человеческого зрителя.

На рис. 4.10 показана карта Джеффри Хира трех степеней его связей (его друзья, их друзья и друзья этих друзей) на Friendster, раннем сайте социальной сети. Он имеет 47 471 узел с 432 430 подключениями среди них. Яркость представляет собой градус: сам Хир — самый яркий узел (0 градусов), за ним следуют его связи и так далее. Изображение яркое, но тоже неразборчивое.

Непостижимая плотность этого изображения, однако, является частью его послания. Friendster и несколько других ранних сайтов социальных сетей были разработаны на основе идеи, что если вы можете проследить цепочку связей с кем-то, цепочку длины, которая кажется небольшой, например, три, четыре или пять прыжков, у вас есть реальная связь с этим. человек.На самом деле это большая социальная дистанция. Вы, вероятно, получите не более четырех прыжков от каждого в вашем городе (и меньше, чем в небольшом городке), но это не значит, что незнакомец, которого вы только что прошли, почти знакомый. Запутанная карта Хира делает ощутимым безмерность трехградусного расстояния.

Рисунок 4.10

Джефф Хир, Карта социальной сети Vizster (2004).

Но обычно мы хотим чего-то более понятного. Один из наиболее эффективных способов сделать плотный набор данных удобочитаемым — сделать визуализацию интерактивной (Ahlberg, Williamson, and Shneiderman, 1992; Becker, Eick, and Wilks, 1995; Heer, Bostock, and Ogievetsky, 2010; Keim, 2001; Shneiderman, Aris). 2006; Йи и др.2001). Это позволяет зрителю исследовать данные, выявляя различные закономерности. В сетевых визуализациях обычным упрощением является удаление узлов — либо до создания макета (что упрощает показанный набор данных), либо после (таким образом удаляя часть беспорядка с изображения, но оставляя оставшиеся узлы такими, как они были расположены внутри полный набор подключений). Путем переключения между полным обзором, который показывает общую структуру и кластеры, и отфильтрованным видом, который раскрывает такие детали, как отдельные связи, зритель получает более полную картину структуры (Ahlberg and Shneiderman 1994; Jia et al.2008; Кумар и Гарланд 2006).

Visual Who , который мы обсуждали в главе 1, использовал как интерактивность, так и фильтрацию. Зритель исследовал отношения сообщества, добавляя и удаляя якоря (представляющие фокусы интереса), чтобы привлечь разные имена членов сообщества в зависимости от их принадлежности. Имена людей с сильными связями с текущими якорями будут ярче и наслоены поверх имен людей с более слабой принадлежностью, эффективно фильтруя отображение (см. Рисунки 1.1 и 1.2).

Линии на карте социальной сети обозначают отношения, начиная от смутных знакомых и заканчивая самыми близкими родственниками. Информация может течь между ними симметрично или только в одну сторону. Следующий этап создания карт социальных сетей включает более внимательное изучение того, что проходит через сеть.

Базовая сеть узлов и звеньев является скелетом общества, определяющим его фундаментальную форму. Отображение потока информации (денег, услуг, социальной поддержки и т. Д.)) через эту сеть дает нам гораздо более полную картину значения связей.

Карта, на которой показаны узлы и связи, представляет собой карту потенциального потока — поддержки, сплетен, микробов и т.п. Однако то, что что-то может проходить через соединение, не означает, что оно обязательно должно происходить — дорожная карта показывает, где вы можете ехать, но не говорит вам, где потоки транспорта идут слабо или перегружены движением от бампера к бамперу (Zuckerman 2008 ). В социальной сети информация потенциально может поступать от любого человека, владеющего ею, к любому, с кем они связаны; но на практике, конечно, мы не рассказываем все, что знаем, всем, кого знаем.Карты сети, которые мы рассмотрели до сих пор, показывают людей и их связи как общие узлы и связи. Но с точки зрения информационного потока люди — это фильтры, модификаторы, усилители и источники. Мы не делимся всей имеющейся у нас информацией со всеми, кого мы знаем, и когда мы это делаем, мы меняем ее в той форме, в которой мы ее получили. Мы добавляем комментарии и опускаем детали. Иногда мы смягчаем его, потому что рассказ не важен или неуместен для передачи. Иногда мы усиливаем его, добавляя замечания или убедительность, которые повышают вероятность того, что другие тоже передадут его дальше.Даже если Бет дословно повторяет Чарли то, что она слышала от Алекса, сообщение другое, потому что другой источник: Алекс может быть более правдоподобным, чем Бет, или что-то, что звучит обычным образом, исходящее от Алекса, довольно удивительно, если услышать от Бет. Перемещение по сети преобразует информацию.

Информационный поток о форме доверия и заинтересованности

Ломание бин Ладена (см. Рисунок 4.11) Гиладом Лотаном — это визуализация распространения в сети Twitter новостей об убийстве Усамы бен Ладена.Это изображение и обсуждение этого события Лотаном иллюстрируют сложную взаимосвязь между связями, доверием и ценностью в определении того, как информация проходит через сеть (Lotan 2011).

Рисунок 4.11

Гилад Лотан, Ломать бин Ладена (2011).

В воскресенье вечером, 1 мая 2011 года, Белый дом объявил, что президент Обама выступит с обращением к нации позже той же ночью. Это вызвало много спекуляций в Твиттере о том, что может быть тема, с предположениями, начиная от новостей о Каддафи в Ливии и заканчивая различными шутками.Хотя некоторые предполагали, что речь идет о смерти или поимке бен Ладена, ни один из этих твитов не имел большого влияния, пока Кейт Урбан, пользователь Твиттера с относительно скромным количеством подписчиков, не написал: «Итак, уважаемый человек сказал мне, что они убили Усаму. бен Ладен. Горячая чертовски.» Сотни людей почти сразу же разместили репост или ответили на этот твит.

Урбан был не первым, кто упомянул бен Ладена в этом контексте. Были и другие предположения, но эти сообщения не получили распространения. Чем отличался ресторан Урбана? Во-первых, Урбан был надежным источником: он был начальником штаба бывшего министра обороны Рамсфельда, о чем упоминалось в большинстве репостов его послания.Люди сочли эту исходную информацию важной, поскольку в Твиттере, где каждое сообщение ограничено 140 символами, такая идентифицирующая информация включается только в случае необходимости. К тому же его пост имел декларативное и решительное звучание. Другие делали аналогичные прогнозы, но более ориентировочно. Например, эксперт по безопасности, у которого больше подписчиков, чем у Урбана, написал: «Я говорю, что OBL мертв — я хочу быть первым в Твиттере, кто будет участвовать в полных предположениях, которые могут быть правильными». Хотя у этого писателя был опыт и связи, он представил только предположение, и его публикация не произвела большого впечатления (Lotan 2011).Сообщение Урбана со ссылкой на «уважаемого человека» было сформулировано как факт. Сетевая позиция тоже помогла. Среди относительно небольшого числа последователей Урбана были влиятельные люди. Брайан Стелтер из New York Times написал своим более чем 50 000 последователей: «Начальник штаба бывшего отдела обороны. Рамсфелд, @keithurbahn, пишет в Твиттере: «Мне сказал уважаемый человек, что они убили Усаму бен Ладена». И, наконец, это была захватывающая, но правдоподобная новость. Другие прогнозы были менее привлекательными (объявление будет о числе погибших в недавних штормах) или слишком надуманными (президент объявит, что комета приближается к Земле) (Форум политического безумия США 2011).Здесь мы видим, как в социальной сети роль и репутация людей, структура сети и содержание сообщения формируют информационный поток.

Зачем распространять такую ​​историю? Частью динамики была социальная поддержка. Люди были заинтригованы и обеспокоены таинственным объявлением. Общение в Твиттере или других форумах было способом разделить беспокойство и попытаться узнать новости как можно быстрее. Но есть и элемент статусной конкуренции. В информационном мире Твиттера быть в авангарде новой истории — быть одним из первых плакатов истории, которая становится большой — придает престиж.А в Твиттере престиж немедленно приводит к усилению влияния: если на вас подписывается больше людей, ваши последующие публикации достигнут большей аудитории. Список последователей Урбана увеличился с 300 до более 5000 за двенадцать часов после публикации его сообщения бен Ладеном (Gavin 2011) и вырос до 8000 в последующие дни.

Ценно быть первым, кто поделится информацией. Если вы услышите от меня что-то новое и увлекательное, это повысит мою репутацию в вашем мнении. Но быть на передовой тоже рискованно.Объявление истории до ее проверки делает вас лидером, но если вы ошибаетесь, вы теряете доверие; делайте это достаточно часто, и никто не будет слушать то, что вы говорите. Тем не менее, если вы ждете, чтобы сказать что-либо, пока информация, которую вы передаете, прочно закрепится, вы получите мало престижа и действительно рискуете утомить своих слушателей. Противоречие между вознаграждением за первенство и риском неточности является одной из ключевых сил, формирующих динамику публичных информационных социальных сетей.

Публичный голос только недавно, с ростом массового онлайн-общения, стал обычным явлением. Такие форумы, как Twitter, блоги и другие сайты социальных сетей, образуют золотую середину между личным общением и крупномасштабными трансляциями, такими как телевидение и газеты. У них есть личные связи традиционного разговора — я, вероятно, больше подвержен влиянию того, что говорит мне друг, чем незнакомец, — но их охват и скорость, с которой новости распространяются по сети, намного больше.Отображение того, как информация проходит через эти новые каналы, может помочь нам понять, как эти технологии меняют общество.

Хотя сети личных связей составляют основу наших сообществ, их структуру трудно увидеть даже в знакомых обстоятельствах. Отображение того, как информация течет в нашей повседневной жизни, позволяет нам понять динамику, которая формирует наши сообщества.

Начальная школа с ее оценками, классами и постоянно меняющейся дружбой — это небольшой, но сложный социальный мир.Чтобы помочь студентам увидеть запутанную сеть их отношений и понять, как это повлияло на то, кто и что узнал, Рик Боровой и его коллеги создали i-ball, простые анимации и игры, в которые можно играть на небольших устройствах с брелками. Дети могли создавать, играть и, что самое интересное, передавать эти игры другим, связывая свои устройства вместе. Целью проекта было воссоздать в форме, которая могла быть записана и визуализирована, богато новаторский и общительный мир детского фольклора, где истории и традиции придумываются, уточняются и передаются от человека к человеку (Боровой и др.2001).

В одной из версий разработчики раздавали устройства ученикам и сотрудникам государственной начальной школы. Проект был очень популярен, и в течение нескольких недель они разработали и распространили сотни i-ball . Студенты были очарованы картами, показывающими, как перемещаются i-шары (см. Рисунок 4.12). Они могли видеть, какие из них распространялись в основном в пределах одного класса, а какие распространились за пределы ограниченной группы, и кто был мостом, устанавливающим эту связь.Они могли видеть, кто широко поделился той игрой или картинкой, а кто получил ее, но предпочли не передавать. «Было чувство возбуждения вокруг этого привилегированного взгляда, который эти студенты получали о геометрии, которую они всегда ощущали, но никогда не могли прежде непосредственно постичь» (Боровой и др. 2001, 470).

Рисунок 4.12

Рик Боровой, Распространение романтики i-ball (2001). Диаграммы раскрашены по этнической принадлежности (вверху), полу (в центре) и классу (внизу).

Отображение потока личных разговоров

Визуализация бен Ладена в Twitter и карты i-ball показывают, как информация — слух, игра — распространяется по сообществу.Иногда, однако, интересен сам акт коммуникации, и поэтому мы хотим увидеть, какие ссылки в сети активны или неактивны.

В середине-конце 2000-х годов самой популярной социальной сетью был MySpace с более чем 100 миллионами пользователей. Это был шумный, разнообразный, а иногда и суровый виртуальный город, населенный постоянными пользователями, поддерживающими связь с друзьями, группами и знаменитостями, продвигающими свои новые проекты, а также спамерами и другими нежелательными аккаунтами.

Одной из проблем, с которыми столкнулись пользователи, было формирование впечатления о незнакомых людях, с которыми они встречались на сайте.В отличие от Facebook, который отговаривал людей ссылаться на незнакомцев (и в конечном итоге значительно превосходил MySpace по размеру и влиянию), MySpace поощрял людей добавлять связи, и было довольно распространено получать многочисленные запросы дружбы от незнакомцев. Кто-то может быть интригующим — кто-то с общими интересами или опубликовавший интересный контент. Но не всякая просьба о дружбе была желанной. Некоторые были от «коллекционеров» — людей, пытающихся собрать как можно больше «друзей», которые часто использовали автоматизированные программы для установления связи.Хуже того, привлекательный профиль может быть прикрытием для спам-аккаунта, который заполнит профиль нежелательной рекламой (Zinman and Donath 2007).

Другая проблема заключалась в простом понимании активности на сайте. Кто из ваших друзей был активен? С кем общались? Как и другие ранние сайты социальных сетей, MySpace не имел ленты новостей (функция Facebook, представленная в 2006 году, которая давала пользователям непрерывный поток, показывающий, что публикуют их друзья) — нужно было посещать каждый отдельный профиль, чтобы увидеть, что было новым, если вообще что-то было новым. .

Комментарий Flow * от Дитмара Оффенхубера — это карта сети, снабженная отрывками разговоров и призванная сделать такие сайты удобочитаемыми (см. Рисунок 4.13). Он показывает ритм и объем обменов между людьми и дает представление об их содержании, используя в качестве исходных данных публичные комментарии, которые люди размещают в профилях своих знакомых. Эта аннотированная диаграмма социальной сети, немного показывающая отношения человека с его различными связями, создает более детальный портрет данных (Offenhuber and Donath 2008).Создается совсем иное впечатление, когда видишь человека с большим количеством друзей, большинство из которых кажутся другими людьми, и все они ведут разного рода социальные беседы, чем когда видишь человека с таким же количеством связей, большинство из которых рекламные. юридических лиц, их «разговор» — это односторонний поток пресс-релизов и объявлений.

Рисунок 4.13

Дитмар Оффенхубер, Поток комментариев (2007).

Предостережения относительно данных

Отображение информационного потока и выявление скрытых закономерностей может сделать яркий портрет или общественное зеркало; это также может нарушить конфиденциальность изображенных лиц.При разработке или отображении этих визуализаций мы должны осознавать ожидания людей относительно того, что является публичным или частным. Отображение визуализаций данных должно отражать публичность лежащих в основе данных.

Электронная почта, например, обычно является частной. Из него можно получить информацию разных уровней: карта сети может просто отображать контакты человека; он может показать, сколько общения происходит через различные соединения; или он может показать, что люди говорят друг другу.Я могу чувствовать себя комфортно, позволяя другим людям видеть карту моих контактов, но не карту, которая показывает то, что мы обсуждаем. И хотя вы можете подумать, что никто никогда не захочет обнародовать содержание электронной почты, бывают ситуации, когда это может быть целесообразно. Например, группа людей, работающих над проектом, которые с самого начала знают, что их общение является публичным, по крайней мере, между собой, может найти такие изображения полезными.

Пропуск идентифицирующей информации, ограничение слов и иное абстрагирование данных может сделать визуализацию, полученную из личного материала, подходящей для общедоступной настройки.Данные, использованные в Comment Flow , были полуобщественными, более заметными, чем частное электронное письмо, но определенно предназначались для меньшей аудитории, чем широкая публика. Для общедоступных настроек он может опускать текст сообщения и отображать только поля, указывающие количество и частоту сообщений.

Важно помнить, что данные о сообществе могут не отражать фактические отношения между людьми. Моя ближайшая подруга может вообще отсутствовать на карте, если она не пользуется сайтом, или если я связан с ней, он может не поддерживать связь, хотя на самом деле мы часто общаемся — только через другие средства массовой информации и лично.Это может свидетельствовать об активном общении с кем-то, кто вовсе не является близким человеком, но является плодовитым писателем. Некоторая информация находится вне пределов знания дизайнера, например, как часто пара людей общается в другом месте. Чтобы прояснить и предоставить контекст изображения, могут быть включены дополнительные данные. Я одна из пяти связей Боба или одна из семи сотен? Являются ли пять сообщений Сью мне типичными для ее уровня переписки, или я единственный, кому она писала?

Многое проходит через сеть, помимо информации: социальная поддержка, деньги и так далее.Социологи, собирающие сетевые данные, часто задают вопросы, предназначенные для получения информации о силе и функции каждой связи (Hogan, Carrasco, and Wellman 2007; Roberts et al. 2009). Как часто вы разговариваете с этим человеком? Это родственник, сослуживец, любовник? Вы бы рассказали ему или ей о проблемах в отношениях? Вы бы попросили у него или нее денег в долг или наоборот? Это увлекательная информация, которая, безусловно, может превратить сухие очертания сети в гораздо более красочное повествование.Когда эти данные могут быть частью карты сообщества? Социолог-исследователь работает на условиях анонимности; его субъекты появляются в отчетах, идентифицируемых псевдонимами: их друзья не видят, что их сочли случайным знакомым или ненадежным человеком, которому можно доверять. Один из подходов к отображению этих данных — объединить и анонимизировать их для создания сообщества зеркала, которые не идентифицируют конкретных людей, но все же могут показать нам типы сообществ, которые формируются в разных частях нашей страны, и то, как живут наши сверстники.

Рис. 4.14

Келли Шерман, Планы рассадки (Бруклинское общество этической культуры, Бруклин, Нью-Йорк, 8 июня 2006 г.) (2006). Предоставлено художником и галереей Барбары Краков.

Рисунок 4.15

Келли Шерман, Планы рассадки (особняк Уодсворт, Лонгхилл Эстейт, Мидлтаун, Коннектикут — 6 августа 2004 г.) (2006). Предоставлено художником и галереей Барбары Краков.

Художница Келли Шерман использовала планы рассадки свадебных приемов для создания серии семейных портретов (см. Рисунки 4.14, 4.15). На этих запасных, стилизованных и в основном серых рисунках местоположение невесты и ее родителей отмечено красным цветом, а местоположение жениха и его родителей — желтым; эти простые диаграммы намекают на сложную семейную историю и динамику. Сказки рассказываются не в соответствии с нормой. В большинстве случаев жених и невеста сидят за столом рядом со своими родителями, но не со своими родителями, но на рис. 4.14 они вместе на возвышении, создавая сплоченную семью с прочными связями между поколениями. На рисунке 4.15, жених и невеста находятся рядом с родителями невесты, матерью и отчимом жениха, но отец и мачеха жениха отодвинуты в другой конец комнаты, разделенные широким пространством оркестра, фуршета и танцпола.

Хотя это не сетевые карты, они абстрактные, но наглядные изображения взаимоотношений людей. Как зритель, мы пытаемся понять, что заставляет некоторые семьи расходиться с ожидаемым соглашением. Точно так же одна из целей разработки сетевых карт — помочь сообществу развить понимание норм, чтобы увидеть аномалии; это то, что делает карту сети действительно удобочитаемой.

В отличие от единообразных узлов и простых ссылок сетевой диаграммы, настоящие социальные сети состоят из разных людей со сложными мотивами. Они выбирают, что передавать и кому, формируя динамику потока в сети. И они постоянно видоизменяют саму сеть. Обмен сплетнями и поддержка другого делают отношения крепче. (Или, как правило, это так. Обмен крайне критическими мнениями или политическими взглядами, которые другой считает оскорбительными, может разорвать отношения.)

Технологии изменяют эту динамику.Это упрощает общение, а также изменяет мотивацию людей к общению.

В наших личных беседах мы избирательно выбираем, что и кому рассказывать. Если вы услышите слух, что вашего начальника заменит кто-то из другого отдела, кому вы это скажете? Не всем, кого вы знаете, потому что большинству все равно. Вы говорите одной коллеге по работе, потому что она хороший друг, и это изменение повлияет на нее; но вы не говорите там другим, потому что не уверены, правда ли это, и не хотите быть источником дезинформации.Вы обедаете с другом с работы и рассказываете ему не потому, что он глубоко заинтересован, а потому, что вы болтаете о своем дне и о том, как идут дела на работе. В течение дня вы постоянно просматриваете все новости и знания, которые накопили, и решаете, кому рассказать и почему. У вас может быть новый котенок, но вы рассказываете другим любителям кошек только забавные истории о котятах. Возможно, вы слышали шутку о неприличном цвете; кому еще это будет смешно? Вы не вкладываете в разговоры весь свой багаж знаний наугад, но по мере того, как темы обсуждения меняются, вы поднимаете связанные факты и анекдоты.

Публикационные средства массовой информации, такие как блоги и Twitter, позволяют нам более эффективно общаться со многими людьми одновременно, но затрудняют адаптацию нашего общения к конкретным отношениям. Таким образом, многое из того, что мы читаем на таких сайтах, малоинтересно; но мы также приобщаемся к историям, которые иначе бы не услышали. В худшем случае чрезмерно широкая аудитория — это нарушение конфиденциальности (мы обсуждаем последствия такого коллапса социального контекста в главе 11 «Конфиденциальность и публичное пространство»).В лучшем случае эта новая форма случайного обучения может укрепить отношения, например, когда мы начинаем видеть больше аспектов человека, которых знали только в ограниченном контексте (который мы обсудим далее в следующей главе «Наши развивающиеся суперсети») ).

Рисунок 4.16

Пол Батлер, Facebook Map of Global Connections (2010).

Рисунок 4.16 — это карта мира, полностью составленная из данных о связях между людьми в Facebook. Линии соединяют города, и их яркость отражает количество связей Facebook между этими двумя локациями по состоянию на 2010 год.На карте нет начерченных географических очертаний; узнаваемая карта мира появляется только на основе данных о подключении. Мы начали предыдущую главу с того, что отметили, что, если бы можно было отобразить все связи между всеми людьми на Земле, историческая серия таких карт обнаружила бы глубокие изменения в структуре общества. Карта глобальных связей Facebook — одно из самых близких приближений к такой карте.

На этой карте показан узнаваемый мир, география которого напоминает — но далеко не идентична — знакомые очертания континентов.Она похожа на карту населения, но с некоторыми интересными исключениями. Связи в Европе внезапно прекращаются, когда она пересекает границу с Россией, и большая часть населения Китая почти не дает света. В России в социальных сетях доминирует местный сайт, а в Китае заблокирован доступ к Facebook за год до создания карты. Это карта не связей в целом, а карта, которая показывает, как коммуникация протекает — или нет — через одну все более влиятельную среду.

На другом уровне мы можем прочитать много историй на этой карте: она показывает связи, которые эмигранты поддерживают со своими семьями дома, дружба в колледже сохраняется долгое время после того, как студенты заканчивают учебу и разбегаются по отдаленным местам работы — глобальная сеть отношений, созданная высоко мобильное население (Zuckerman 2013).Это не карта маршрутов: технически любые два места, где есть пользователи Facebook, связываются так же легко, как и любая другая пара. Вместо этого он показывает социальные отношения между местами. Хотя рисунок 4.16 показывает географические контуры, на самом деле он изображает сокращение расстояния.

Это тоже намекает на будущее. Развитие любого нового канала — будь то дороги и воздушные маршруты для путешествий или новые средства массовой информации для общения — влияет на социальную структуру связанных сообществ. В следующей главе мы рассмотрим, как возросшая мобильность — как социальная, так и географическая — меняет форму и функции наших социальных сетей.

Центральность: один из показателей значимости в социальных сетях

Базовый граф социальной сети, где люди являются узлами, а их связи — границами между ними, является абстрактным и минималистичным представлением сложности человеческих социальных структур. Тем не менее, мы все еще можем составить представление о ролях и отношениях в сообществе, анализируя простую карту их связей.

Одним из основных атрибутов узлов в сети является центральность. Центральность — это способ измерения роли человека в сети: насколько вероятно, что он будет знать, что происходит с другими? Контролирует ли она доступ к информации? Можно сделать базовую оценку центральности только с помощью графа сети, не зная подробностей о характеристиках связей.

Рисунок 4.17 — это простая социальная сеть, разработанная сетевым аналитиком Дэвидом Кракхардтом для объяснения сетевой концепции «центральности» (Krackhardt 1990; Krebs 2004). Есть несколько способов измерить, насколько центральный узел в сети; мы рассмотрим три из них: степень, промежуточность и центральность близости.

Рисунок 4.17

Централизация в простой сети. После Дэвида Кракхардта.

Степень центральности является наиболее простой. Он измеряет количество прямых подключений к узлу.Кто-то с высокой степенью центральности знает много людей, а кто-то с низкой степенью центральности может быть новичком, одиночкой или кем-то второстепенным по отношению к группе. В сети, показанной на рис. 4.17, Дон, у которого больше всего подключений, шесть из девяти возможных, имеет самую высокую степень центральности, тогда как Ян — самую низкую, имея только одну.

Однако, хотя наличие множества подключений может сделать человека доступным для большого количества информации, также важно измерить, насколько разрозненны источники информации.Хотя у Дона больше всего связей, все они находятся в тесном кластере. Хиро, у которого всего три связи по сравнению с шестью Доном, более разнообразен в своей сети; Таким образом, он имеет более высокую центральность посредничества . Как и Дон, у него есть доступ к информации в узком кластере слева, а также к отдельному миру знаний Айка. Кроме того, Хиро — это то, что известно как фигура моста . Он — единственное связующее звено между двумя (или более) группами. Он контролирует, какая информация передается между ними, и если он уйдет, они отключатся.

Другая форма центральности — близость , которая измеряет, как далеко вы в среднем находитесь от других членов сети. По мере того как связи становятся все более косвенными, их ценность быстро исчезает. Здесь Фэй и Джина занимают центральное место в высшей степени близости; У Яна, находящегося на расстоянии, самое низкое.

В этой мини-сети мы можем вычислить эти показатели вручную, но как только сеть становится более сложной, проще всего сделать это с помощью вычислений. Степень центральности — это количество подключений, которое кто-то разделил на общее количество возможных подключений.В этой сети всего десять человек, поэтому максимальное количество подключений — девять. Ян с одной связью имеет степень 1/9, а Хиро с тремя связями имеет степень 3/9. Центральность близости измеряется путем суммирования того, как далеко кто-то находится от каждого члена сети (каков кратчайший путь между ними), и деления общего количества подключений на эту сумму. Фэй нужно четырнадцать переходов, чтобы достичь каждого человека в сети, что дает ей центральность близости 0,643, в то время как Ян, которая довольно далеко от большинства, имеет близость 9/29 или 0.310. Центральность посредничества измеряется путем определения кратчайшего пути между всеми узлами и подсчета количества раз, когда узел находится в середине одного из этих путей. Здесь Кара, Эд и Ян никогда не являются частью кратчайшего пути, поэтому их центральность равна нулю.

При отображении социальных сетей мы можем использовать эти меры, чтобы помочь зрителям понять сообщество. Мы можем выделить ключевые фигуры, такие как популярный член с высокой степенью центральности или важные фигуры моста. Мы можем использовать различные варианты этих показателей в зависимости от того, какую историю мы хотим рассказать: одни учитывают разную силу различных связей, тогда как другие оптимизированы для понимания конкретной проблемы, например, насколько катастрофична для сообщества потеря конкретный член сети.

Есть множество других сетевых функций, которые стоит изучить. Сети могут быть связаны плотно или слабо. Связи между людьми могут быть сильными или слабыми, узконаправленными или разноплановыми; галстук может означать официальные рабочие отношения в рамках четкой иерархии, горячо поддерживающую дружбу или осторожное перемирие между бывшими партнерами.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Закрыть
Menu