Nije potreban naučnik da zna da objava na Fejsbuku puna emodžija ili simbola ljutog lica dobija više reakcija i deljenja nego potpuni, činjenični prikaz dečjeg diplomiranja ili zlobne korisničke službe avio-kompanije.
Ali, istraživači sa Univerziteta Merilend koji pokušavaju da shvate zašto postovi postaju viralni na društvenim medijima — uključujući one sa dezinformacijama i teorijama zavere — želeli bi da razumeju najbolje metode za praćenje emocija na platformama kako bi stvorili najtačnije prediktivne modele.
U novom članku objavljenom u časopisu Science Advances, tim je otkrio da kada post izražava veoma specifične emocije — od besa i ljubavi pa sve do „kama muta“ (sanskrit za „biti ganut“ ili „greja srce“), čuđenje, ponos i zabava—postoji značajan i predvidljiv uticaj na to da li se deli. Međutim, praćenje širih karakteristika emocija unutar objava, kao što je stepen do kojih su one bile pozitivne ili negativne, dovelo je do manje tačnih predviđanja deljenja postova.
„Uvek je postojala zabrinutost zbog širenja postova na društvenim medijima“, rekla je glavna autorka Suzana Paletz, vanredna profesorka na Koledžu za informacione studije i članica UMD-ove Laboratorije za primenjena istraživanja za obaveštajne poslove i bezbednost (ARLIS). „Svrha ove studije je bila da se razumeju teorije emocija koje utiču na deljenje društvenih medija.
Među koautorima su bili Eva M. Golonka, Nick Pandža, C. Anton Ritting i Devin Ellis iz ARLIS-a, Michael Johns iz Instituta za sistemska istraživanja, Egle E. Murauskaite iz ICONS projekta i Codi Buntain sa Fakulteta za informacione studije.
Tim je takođe razvio metod istraživanja za razumevanje emocija u objavama na društvenim medijima, koji je nedavno objavljen u Behavior Research Methods. Oba projekta su deo većeg Emotions in Social Media UMD projekta.
Nezavisne sudije analizirale su više od 4.000 postova na Fejsbuku u Poljskoj i Litvaniji za više od 20 emocija — ispitujući ceo spektar multimedijalnog sadržaja — a zatim uporedile različite modele koji su se zasnivali na tri različite teorije emocija kako bi predvideli koliko će puta objava biti deljena. .
Sve u svemu, modeli koji su uključivali specifične emocije imali su bolji učinak u objašnjavanju ponašanja deljenja na društvenim medijima u poređenju sa modelima koji su drugačije grupisali emocije. Međutim, model koji je uključivao više od 20 različitih emocija bio je najinformativniji.
Kontrola broja pratilaca i drugih varijabli, postovi sa ljutnjom, prezirom, ljubavlju, divljenjem, slatkim/kama muta, čuđenjem, ponosom, tugom i zabavom povezani su sa povećanjem deljenja objava, dok su seksualna privlačnost i sreća u objavama povezani uz značajno smanjenje.
„Drugim rečima, kao što svi na društvenim mrežama znaju, šale, slatke stvari, neverovatne stvari se više dele“, rekao je Paletz.
