Zašto je jedan dan bio najtužniji u 2020. i najtužniji u poslednjih 13 godina

Koji dan je bio najtužniji?

Ovo je pitanje koje možda postavljate istražujući olupinu od 2020. godine. Toliko je pretendenata koje bi trebalo razmotriti: da li je to bio četvrtak, 12. marta, dan nakon što je Tom Henks objavio da je bolestan i NBA objavio da se otkazuje? Da li je to bio ponedeljak, 1. juna, dana kada je na mirne demonstrante ispaljen suzavac kako bi predsednik Tramp mogao udobno da prošeta da bi se fotografisoa sa Biblijom?

Zapravo, nije ni jedan ni drugi, prema laboratoriji Computational Story Lab Univerziteta u Vermontu. Umesto toga, laboratorija nudi sledeći odgovor: najtužniji dan je nedelja, 31. maj. Taj dan nije bio samo najtužniji dan 2020. godine, ujedno je bio i najtužniji dan koji je laboratorija zabeležila u poslednjih 13 godina. Ili bar najtužniji dan na Tviteru, piše Njujork tajms.

Istraživači ga zovu Hedonometar. Izum je Krisa Denforta i njegovog partnera Pitera Dodsa, dvojice matematičara i informatičara i ko-direktora laboratorije. Hedonometar radi već više od jedne decenije, mereći izbore reči na milionima tvitova, svakog dana širom sveta, kako bi se došlo do mere blagostanja.

Zapravo, poslednji put kada je Njujork tajms bio sa timom Hedonometra, 2015. godine, glavni nalaz koji se pojavio bila je tendencija ka nemilosrdnoj pozitivnosti na društvenim mrežama. „Jedna od najsrećnijih godina na Tviteru, barem za engleski“, rekao je nedavno dr Denforth. Taj rezultat se sada čini artefaktom iz drevne ere. „Od tada je dugo u padu“. Ono što je ostalo konstantno je sledeće: „Sreću je teško spoznati. Teško je izmeriti“, rekao je.

Laboratorija je deo je malog, ali rastućeg polja istraživača koji pokušavaju da raščlane naše nacionalno mentalno zdravlje kroz prizmu našeg onlajn života. Uostalom, nikada pre nismo imali tako neverovatne zalihe podataka u realnom vremenu – ono što je poznato kao naši „digitalni tragovi“ .

I nikada se ta zaliha informacija nije popela tako visoko kao sada, u leto 2020. godine: U prvim mesecima pandemije, Tviter je zabeležio rast dnevnog prosečnog rasta korisnika od 34 odsto. Bez našeg uobičajenog društvenog života, kao protivotrova i sidra, naši društveni mediji sada su više kao stvarni život nego ikada ranije.

Od 2008. godine, Hedonometar je svakodnevno prikupio 10 posto svih javnih tvitova na desetak jezika. Alat zatim traži reči koje su rangirane zbog njihove srećne ili tužne konotacije, broji ih i izračunava neku vrstu nacionalnog proseka sreće na osnovu kojeg reči dominiraju u diskursu.

Tog 31. maja najčešće korišćene reči na Tviteru na engleskom jeziku su „terorista“, „nasilje“ i „rasista“. Bilo je to otprilike nedelju dana nakon što je Džordž Flojd ubijen, blizu početka protesta koji su trajali celo leto.

Od početka pandemije, očitavanja tuge Hedonometra postavila su višestruke rekorde. Ove godine, „bilo je punih mesec dana – i nikada to ne vidimo – da je Hedonometar čitao tužnije od dana Bostonskog maratona“, rekao je dr Denforth. „Naša kolektivna pažnja je vrlo kratkotrajna. Tada je bilo zaista zapanjujuće da je instrument prvi put pokazao ovo trajno, depresivno raspoloženje, a onda je postalo još gore kada su protesti počeli“.

Džejm Penbejker, osnivač mrežne analize jezika i socijalni psiholog sa Univerziteta Teksas u Ostinu, zainteresovao se za ono što odabir reči otkriva o nama samima – našem raspoloženju, našim karakterima – upravo u trenutku kada je internet prvi put opskrbio tako ogromne zalihe teksta za razmatranje. „Ovi digitalni tragovi su markeri kojih nismo svesni, ali ostavljaju tragove koji nam govore do koje mere izbegavate stvari, do stepena u kojem ste povezani s ljudima“, rekao je dr Penbejker, autor knjige “The Secret Life of Pronouns,” između ostalih. „Govore nam kako obraćate pažnju na svet.“

Ali, kaže „jedan od izazova ove linije istraživanja je taj što se sam jezik uvek razvija – a algoritmi su loši u prepoznavanju konteksta. Uzmimo za primer psovku. „Psovke su se promenile u poslednjih 10 godina“, rekao je, napominjući da se sada, daleko od toga da je nužno izraz besa, psovke mogu biti ili krajnje neobavezne, ili čak pozitivne, da bi se naglasila tačka ili izrazilo oduševljenje. U skladu s tim ažurira svoje elektronske rečnike.

Manmun De Čaduri, profesor u Školi za interaktivno računarstvo, takođe ispituje digitalne podatke radi uvida u dobrobit. Njen rad tokom godina fokusirao se ne samo na populacione studije, poput Hedonometra, već i na pojedinca. 2013. godine, ona i kolege otkrili su da su, gledajući novopečene majke na društvenim mrežama, mogli da pomognu u predviđanju kod kojih bi se mogla razviti postporođajna depresija, na osnovu njihovih objava pre rođenja beba. Jedan od najrečitijih znakova? Upotreba zamenica jednine u prvom licu, poput „ja“ i „meni“. „Ako stalno govorim o „meni“, to znači da mi je pažnja usmerena ka unutra“, rekla je dr De Čaduri.

„U kontekstu drugih markera, to može biti korelat mentalne bolesti“. Ovo otkriće se prvi put pojavilo u radu dr. Penbejkera, ali dr. De Čaduri je rekla da joj je ta studija „otvorila oči“. „Bili smo prijatno iznenađeni da u nečijim fidovima društvenih mreža ima toliko signala koji nam mogu pomoći da donesemo ova predviđanja“, reklao je dr De Čaduri.

Korišćenje podataka sa društvenih mreža za proučavanje mentalnog zdravlja takođe pomaže u rešavanju problema WEIRD: akronim koji opisuje kako se psihološka istraživanja često sastoje isključivo od ispitanika koji su zapadnjački, obrazovani i iz industrijalizovanih, bogatih i demokratskih zemalja. „Društvene mreže pružaju ogromnu korist jer je u prošlosti većina istraživanja o mentalnom zdravlju bila samoprijavljena, pa su ljudi dobijali ankete“, rekla je dr De Čaduri.

„A regrutovani ljudi bili su ili studenti ili pacijenti na klinici. Sada smo u mogućnosti da sagledamo mnogo raznovrsnija iskustva mentalnog zdravlja“.

Ispitujući podatke na Tviteru tokom prva dva meseca od izbijanja pandemije u Sjedinjenim Državama, dr De Čaduri traga za znacima ne samo jednostavne tuge, poput Hedonometra, već i anksioznosti, depresije, stresa i samoubilačkih misli. Nije iznenađujuće da je otkrila da su svi ovi nivoi bili znatno veći nego tokom istih meseci 2019. godine.

Možda se pitate da li je Tviter zaista reprezentativno mesto za proveru stanja mentalnog zdravlja opšte populacije. Napokon, mnogi korisnici ga nazivaju nadimcima kao „pakao“ i „kanalizacija“. Neke studije su pokazale da je česta upotreba društvenih mreža u korelaciji sa depresijom i anksioznošću. Možemo li zaista razaznati svoju nacionalnu sreću na osnovu ovog određenog digitalnog okruženja i dela stanovništva – svakog petog u 2019. godini – koji redovno koristi Tviter?

Angela Ksijao Vu misli da ne možemo. Doktor Vu, docent za medije, kulturu i komunikaciju sa N.Y.U. tvrdi da mnogi u žurbi da dobiju podatke, ignorišu uticaj efekata samih platformi. Znamo da su Tviterovi algoritmi dizajnirani da nas drže zakačenim za „tajmlajn“, da emocionalno ulažemo u sadržaj koji nam se predstavlja, i „nagovaraju“ ka tome da ostanemo u određenom mentalnom stanju.