philosophyВестник РГГУ Серия «Философия. Социология. Искусствоведение»RSUH/RGGU BULLETIN. Series Philosophy. Social Studies. Art Studies2073-64012073-6401Russian State University for the Humanities (RSUH)10.28995/2073-6401-2020-4-92-101philosophy-343Research ArticleСОЦИОЛОГИЯ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯSOCIOLOGY: THEORETICAL AND EMPIRICAL RESEARCHESИзмерение субъективного благополучия на основе текстов социальных медиа: обзор современных практикMeasuring subjective well-being based on social media texts. Overview of modern practicesКученковаА. В.KuchenkovaA. V.

Анна В. Кученкова, кандидат социологических наук, доцент

117218, Москва, ул. Кржижановского, д. 25/35, корп. 5

Anna V. Kuchenkova, Cand. of Sci. (Sociology), associate professor

bldg. 5, bld. 24/35, Krzhizhanovskii Str., Moscow, 117218

a.v.kuchenkova@gmail.comИнститут социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра РАНРоссияInstitute of Sociology of Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of ScienceRussian Federation2020210420210492101Copyright © Кученкова А.В., 20212021Кученкова А.В.Kuchenkova A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://philosophy.rsuh.ru/jour/article/view/343

Наряду с многочисленными исследованиями субъективного благополучия посредством традиционных социологических методов (в первую очередь, опросов) предпринимаются попытки привлечь в качестве дополнительного источника информации Большие данные, «цифровые следы» (тексты социальных медиа, информацию профилей социальных сетей, статистику поисковых запросов, данные персональных электронных устройств). На основе обзора зарубежной литературы раскрываются основные практики анализа текстов социальных медиа для измерения субъективного благополучия. В том числе охарактеризован опыт конструирования индекса «Валового национального счастья» для Фейсбука и «Гедонометра» для Твиттера на основе анализа объемов эмотивной лексики и тональности публикаций пользователей сетей. Раскрываются возможности поиска «цифровых следов» удовлетворенности жизнью в текстах социальных медиа. Выделяются методологические трудности и ограничения в этой области исследований, которые пока не удалось преодолеть: проблема генерализации полученных выводов и валидности конструируемых индексов «счастья» (их соотношения с «реальным» субъективным благополучием, замеряемым посредством опросов). Трудности по измерению субъективного благополучия сопряжены с эффектами самопрезентации в социальных медиа, разной степенью и стратегиями публикационной активности пользователей, несовершенством используемых алгоритмов анализа, пока существенно уступающим «ручному кодированию».

Along with numerous studies of subjective well-being through sociological methods (first of all, surveys), attempts are being made to use Big Data, “digital footprints” (social media texts, social network profile information, search query statistics, personal electronic device data) as an additional source of information. Based on a review of foreign literature, the author reveals major practices of the social media texts analysis to measure subjective well-being. Including the experience of constructing the Gross National Happiness index for Facebook and the Hedonometer for Twitter based on the analysis of emotive vocabulary and the tone of publications of network users. Possibilities of searching for “digital traces” of life satisfaction in the social media texts are revealed. Methodological difficulties and limitations in that area of research, which have not yet been overcome, are highlighted: the issue of the obtained conclusions generalization and the validity of the constructed indices of “happiness” in their correlation with the “real” subjective well-being measured through surveys. Difficulties in measuring subjective well-being are associated with the effects of self-presentation in social media, varying degrees and strategies of users’ publication activity, imperfection of the analysis algorithms that are still inferior to “manual coding”.

субъективное благополучиецифровые следыцифровые данныеБольшие данныеsubjective well-beingdigital footprintsdigital databig dataReferencesДевятко 2016 – Девятко И.Ф. От «виртуальной лаборатории» до «социального телескопа»: метафоры тематических и методологических инноваций в онлайн-исследованиях // Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / Под ред. А.В. Шашкина, И.Ф. Девятко, С.Г. Давыдова. М.: Изд-во МИК, 2016. С. 19–34.Chen, L., Gong, T., Kosinski, M., Stillwell, D. and Davidson, R.L. (2017) “Building a profile of subjective well-being for social media users”, PLoS ONE, no. 12 (11): e0187278, available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0187278 (Accessed 14 Aug. 2020).Кученкова 2016 – Кученкова А.В. Социальное самочувствие и субъективное благополучие: соотношение понятий и способов измерения // Вестник РГГУ. Серия «Философия. Социология. Искусствоведение». 2016. № 2 (4). С. 118–127.Devyatko, I.F. (2016), “From “virtual laboratory” to “social telescope”. Metaphors of thematic and methodological innovations in online research”, in Shashkin, A.V., Devyatko, I.F. and Davydov, S.G. (eds.), Onlain issledovanija v Rossii: tendentsii i perspectivy [Online Research in Russia: Trends and Prospects], Izdatel’stvo MIK, Moscow, Russia, pp. 19–34.Кученкова 2019 – Кученкова А.В. BigData как источник информации для изучения субъективного благополучия: возможности и ограничения // Будущее социологического знания и вызовы социальных трансформаций (к 90-летию со дня рождения В.А. Ядова): Сборник материалов. М., 2019. С. 332–336.Dodds, P.S., Harris, K.D., Kloumann, I.M., Bliss, C.A. and Danforth, C.M. (2011), “Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics and Twitter”, PLoS ONE, no. 6 (12): e26752, available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026752 (Accessed 14 Aug. 2020).Цыбикова 2019 – Цыбикова Д.Г. Глобальные тренды исследовательской индустрии и требования к специалистам // Вестник РГГУ. Серия «Философия. Социология. Искусствоведение». 2019. № 1. С. 130–140. DOI: 10.28995/2073-6401-2019-1-130-140Kramer, A.D.I. (2010), “An unobtrusive behavioral model of gross national happiness”, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Atlanta, Georgia: ACM, pp. 287–290.Chen et al. 2017 – Chen L., Gong T., Kosinski M., Stillwell D., Davidson R.L. Building a profile of subjective well-being for social media users // PLoS ONE. 2017. No 12 (11): e0187278 [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0187278 (дата обращения 14.08.2020).Kuchenkova, A.V. (2016), “Social self-perception and subjective well-being. A review of definitions and the measurement models”, RSUH/RGGU Bulletin.“Philosophy. Sociology. Art Studies” Series, vol. 4, no. 2, pp. 118–140.Dodds et al. 2011 – Dodds P.S., Harris K.D., Kloumann I.M., Bliss C.A., Danforth C.M. Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics and Twitter // PLoS ONE. 2011. No. 6 (12): e26752 [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026752 (дата обращения 14.08.2020).Kuchenkova, A.V. (2019), “Big Data as a Source of Information for Studying Subjective Well-Being: Opportunities and Limitations”, “Budushcheye sotsiologicheskogo znaniya I vyzovy sotsial’nykh transformatsiy (k 90-letiyu so dnya rozhdeniya V.A. Yadova)” [The Future of Sociological Knowledge and the Challenges of Social Transformations (Towards the 90th Anniversary of V.A. Yadov). Collection of papers], Moscow, Russia, pp. 332–336.Kramer 2010 – Kramer A.D.I. An unobtrusive behavioral model of gross national happiness // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. April, 2010. Atlanta, Georgia: ACM, 2010. P. 287–290.Liu, P., Tov, W., Kosinski, M., Stillwell, D.J. and Qui, L. (2015), “Do Facebook status updates reflect subjective well-being?”, Cyberpsychological Behavior Social Network – 2015, vol. 18, no. 7, pp. 373–379.Liu et al. 2015 – Liu P., Tov W., Kosinski M., Stillwell D.J., Qui L. Do Facebook status updates reflect subjective well-being? // Cyberpsychological Behavior Social Network – 2015. 2015. Vol. 18. No. 7. P. 373–379.Luhmann, M. (2017) “Using big data to study subjective well-being”, Current Opinion in Behavioral Sciences, no. 18, pp. 28–33, DOI: 10.1016/j.cobeha.2017.07.006Luhmann 2017 – Luhmann M. Using big data to study subjective well-being // Current Opinion in Behavioral Sciences. 2017. No. 18. P. 28–33. DOI: 10.1016/j.cobeha.2017.07.006Tsybikova, D.G. (2019), “The research industry global trends and the requirements for specialists”, RSUH/RGGU Bulletin.“Philosophy. Sociology. Art Studies” Series, no. 1, pp. 130–140, DOI: 10.28995/2073-6401-2019-1-130-140Yang, Srinivasan 2016 – Yang C., Srinivasan P. Life Satisfaction and the Pursuit of Happiness on Twitter // PLoS ONE. 2016.11(3): e0150881 [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0150881 (дата обращения 14.08.2020).Wang, N., Kosinski, M., Stillwell, D.J. and Rust, J. (2014), “Can well-being be measured using Facebook status updates? Validation of Facebook’s gross national happiness index”, Social Indicator Research, vol. 115, pp. 483–491.Wang et al. 2014 – Wang N., Kosinski M., Stillwell D.J., RustJ. Can well-being be measured using Facebook status updates? Validation of Facebook’s gross national happiness index // Social Indicator Research. 2014. No. 115. P. 483–491.Yang, C. and Srinivasan, P. (2016), “Life Satisfaction and the Pursuit of Happiness on Twitter”, PLoS ONE, no. 11 (3): e0150881, available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0150881 (Accessed 14 Aug. 2020).Schwartz et al. 2016 – Schwartz H.A., Sap M., Kern M. L., Eichstaedt J.C., Kapelner A., Agrawal M., Blanco E., Dziurzynski L., Park G., Stillwell D., Kosinski M., Seligman M.E., Ungar L.H. Predicting Individual Well-Being Through the Language of Social Media // Pacific Symposium on Biocomputing / Ed. by R.B. Altman, A.K. Dunker, L. Hunter, M.D. Ritchie, T.A. Murray, T.E. Klein. 2016. P. 516–527 [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1142/9789814749411_0047 (дата обращения 14.08.2020).Schwartz, H.A., Sap, M., Kern, M.L., Eichstaedt, J.C., Kapelner, A., Agrawal, M., Blanco, E., Dziurzynski, L., Park, G., Stillwell, D., Kosinski, M., Seligman, M.E. and Ungar, L.H. (2016), “Predicting Individual Well-Being Through the Language of Social Media”, in Altman, R.B., Dunker, A.K., Hunter, L., Ritchie, M.D., Murray, T.A. and Klein, T.E. (eds.), “Pacific Symposium on Biocomputing”, pp. 516–527, available at:https://doi.org/10.1142/9789814749411_0047 (Accessed 14.08.2020).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.