1. Новые покупки

    26.05.2017: Белая схема. заработок полностью на автомате!

    26.05.2017: Абсолютно белая тема постоянного заработка от 40к в месяц

    26.05.2017: Скорочтение + Суперпамять. Управление информацией - Матюгин И.Ю

    26.05.2017: Измени свой мозг: Новые инструменты критического мышления

    26.05.2017: Интенсив TELEGRAM от Лаборатории бизнес кейсов (2017)

    26.05.2017: Как заработать с помощью прибыльных автоворонок с TELEGRAM - Андрей Бер (2017)

    25.05.2017: Workshop по прибыльным автоворонкам в TELEGRAM - Андрей Бер (2017)

    25.05.2017: От 130 000 Зарабатывай сидя! (белая схема)

    24.05.2017: Обучающий видеокурс по Slider Revolution

    23.05.2017: Законное освобождение от кредитов, ЖКХ и любых судебных решений!

    22.05.2017: PHP и MySQL с Нуля до Гуру 2.0 - Русаков (2017)

    22.05.2017: Подробная теория психосоматики - Зеленкова

    21.05.2017: Отборная Информатика - Computer Science Distilled

    21.05.2017: INSTASOFT 4.0.9.5

    18.05.2017: TheBrain - ваша персональная база знаний

    18.05.2017: Как за 8 недель запустить Бизнес на Амазоне с помощью AliExpress - ALI Academy

    18.05.2017: Финансовая грамотность - Станислав и Глеб Хрянины (2017)

    18.05.2017: Секреты хакеров! Полный курс по кибербезопасности - Udemy (2017)

    17.05.2017: Pro Context 2017. Convert Monster.

    17.05.2017: Музыка для видео и слайд-шоу + переводы уроков по видео

    16.05.2017: Самурай WordPress SEO: Rocket Edition (Новинка)

    15.05.2017: Быстрые деньги на Дропшиппинге - Валеев

    14.05.2017: Key Collector 3.7.4.2

    07.05.2017: Самый Легкий И В Тоже Время Самый Сложный Бот Для Понимания Соцсетью Вконтакте Vkontakte Superbot

    06.05.2017: Как зарабатывать от 50000 руб. сидя 4 часа в неделю в ВКонтакте - Жуковский (2017)

    05.05.2017: Фотошоп за 7 дней. Дизайн и реклама в малом бизнесе - Степаненко (2015)

    03.05.2017: Основы дизайна интерьеров - Highlights (2017)

    03.05.2017: Пассивная схема заработка

    01.05.2017: Базовый курс по стёбу [Второй Поток] - klinsman96 (2017)

    30.04.2017: сервис по лендингу

    28.04.2017: ЖИВОЙ МАРАФОН! 10 Денежных Дней С Ксенией Шокиной-Шокина (2017)

    25.04.2017: Дизайн вконтакте

    22.04.2017: [Бизнес Молодость] Выбор ниши 2017

    19.04.2017: Обучающий и интенсивный онлайн курс от ведущей иммиграционной компании Канады

    15.04.2017: Контрактные автозапчасти - Гордеев

    09.04.2017: Невероятно эффективная работа с VKPRO закрытый онлайн тренинг от Алексея Евстропова

    09.04.2017: Эффективное бизнес-планирование

    08.04.2017: Виртуальная ШКОЛА СКАЗКОТЕРАПИИ

    28.03.2017: [Muse] Доступ на год к сайту шаблонов Qooqee.com

    27.03.2017: [Lynda]Основы композитинга в After Effects: Ротоскопирование и обработка краев

    24.03.2017: Методика слива трафика. Арбитраж (Бурж и Ру)

    17.03.2017: Perfex CRM - мощнейшая crm и erp система на Codecanyon (1.6.2)

    14.03.2017: Поток клиентов из Инстаграм: Интенсив - Александра Гуреева (2016)

    06.03.2017: Как полностью раскрыть потенциал растений - Курдюмов

    03.03.2017: Закрытый профкурс кратчайший путь к профессионализму в трейдинге

    25.02.2017: Travelling with Hugh. Курс о путешествиях. Уроки с нейтивом

    21.02.2017: Бизнес форсаж. Н. Закхайм (2015)

    21.02.2017: Конструктор адаптивных email сообщений

    21.02.2017: Видео курс PRO 2.0. Партизанский маркетинг. 2017.

    21.02.2017: [Digital Tutors] Sculpting Male and Female Faces in ZBrush [ENG-RUS]

  2. Получи максимум инфопродуктов, оформи подписку всего за 295 рублей!
    Скрыть объявление

Чтиво Твиттер: от ложных слов - к ложным стереотипам

Тема в разделе "Интернет, Компьютеры и IT-новости", создана пользователем Gustav, 19 ноя 2016.

  1. Gustav

    Gustav Команда форума Администратор

    Сообщения:
    3.076
    Симпатии:
    12.936
    Твиттер: от ложных слов - к ложным стереотипам

    1479376680656_694493.jpg

    АНАЛИЗ ЗАПИСЕЙ В ТВИТТЕРЕ ПОМОГ ПСИХОЛОГАМ ВЫЯВИТЬ СЛОВА, НА ОСНОВЕ КОТОРЫХ ЛЮДИ ОПРЕДЕЛЯЮТ ПРИНАДЛЕЖНОСТЬ ИХ АВТОРОВ К ОПРЕДЕЛЕННОЙ СОЦИАЛЬНОЙ ГРУППЕ. СОСТАВЛЕННЫЙ УЧЕНЫМИ «СЛОВАРЬ» ПОКАЗАЛ, ЧТО В СВОИХ СУЖДЕНИЯХ ИСПЫТУЕМЫЕ НЕРЕДКО РУКОВОДСТВУЮТСЯ ЛОЖНЫМИ СТЕРЕОТИПАМИ.

    При проведении исследований стереотипов в обществе ученые сталкиваются с некоторыми ограничениями. Например, люди часто не хотят открыто признавать, что они относятся к той или иной социальной группе с предубеждением, а иногда и вовсе не осознают своей предвзятости. Поэтому психологи вынуждены разрабатывать косвенные способы изучения стереотипов, и в данном случае удобным инструментом могут выступать социальные сети.

    В новой работе психологи изучили предубеждения людей с помощью анализа записей в твиттере. Для исследования они собрали около миллиона постов, которые были написаны несколькими тысячами пользователей. По информации, указанной в профиле, ученые определили пол, возраст, уровень образования и политическую принадлежность авторов записей. После этого они попросили добровольцев, нанятых с помощью сервиса Amazon Mechanical Turk, по 20 случайным твитам каждого пользователя определить, кем они могли быть написаны — например, мужчиной или женщиной, или же либералом или консерватором.

    С помощью алгоритмов Please login or register to view links ученые выделили слова, на основании которых испытуемые чаще всего предписывали пользователям принадлежность к определенной социальной группе. В результате у ученых получился «словарь стереотипов».

    Исследование показало, что, по мнению мужчин, слова «чудесный», «милый», «красивый» чаще всего употребляют женщины. В то же время, согласно представлению женщин, посты со словами «война», «новости», «СМИ», «гугл» пишут, в основном, мужчины. Проявление стереотипов наблюдалось также и в других социальных группах: например, респонденты посчитали, что о технологиях говорят люди с университетским образованием, а для людей младше 24 лет характерна фиксация на себе (использование местоимений «я», «мне»).

    9b5eb608e648fca708253015479bd41c.jpg

    Сверху показаны слова, которые респонденты посчитали характерными для мужчин и женщин безотносительно истинного пола пользователей, а снизу — слова, которые чаще всего приводили к ошибочным суждениям

    Несмотря на то, что нередко оценки групповой принадлежности пользователей были правильными (чаще всего добровольцы угадывали политическую принадлежность), некоторые стереотипы все-таки оказались ложными. Например, респонденты несправедливо посчитали, что ругательства пишут люди с низким уровнем образования, а о любви говорят, в основном, женщины. Кроме того, когда добровольцев просили определить политическую ориентацию пользователей, то они порой исходили из их половой принадлежности и ошибочно считали некоторых авторов, употреблявших, по их мнению, «мужские» слова, консерваторами.

    По мнению ученых, их подход позволяет более точно определить, какие стереотипы люди предписывают разным социальным группам, и избежать ошибок, которые возникают, когда люди стараются представить себя в более выгодном свете. Кроме того, метод исследователей помогает выявить, на основании каких слов люди могут делать выводы о других в интернете.

    Записи пользователей в твиттере используются не только для психологических исследований, но и для организаций социальных кампаний (в частности, антикоррупционных) и изучения поведения людей в реальной жизни. Например, компания Microsoft Please login or register to view links твиттер-бота, который по ключевым словам в записях отбирал пользователей и рассылал им сообщения с призывом поучаствовать в онлайн-обсуждении проблемы коррупции и возможных путей решения.