Digitale Soziale Dynamiken

Analyse der sozialen Einbettung

Menschen sind soziale Wesen und die Verbundenheit mit anderen ist wichtig für unser Wohlbefinden.
Um den Zusammenhang zwischen Wohlbefinden und sozialen Interaktionen zu verstehen, ist es wichtig, diese Interaktionen objektiv zu messen - eine Herausforderung, die wir mit unserer Datenspendenmethode Dona lösen wollen.

Dona ist eine Plattform, auf der Teilnehmer*Innen ihre anonymisierten Social-Media-Interaktionsdaten von einer sozialen Plattform wie Facebook, Instagram oder WhatsApp spenden. Wir extrahieren dann nur die Metadaten aus diesen Dateien (Zeitstempel und Wortanzahl), sodass die Daten nicht mehr identifiziert werden können.

Unser Ziel ist es, zu verstehen, wie soziale Interaktionsmuster mit dem menschlichen Wohlbefinden zusammenhängen.
Wir verwenden Zeitreihenanalysen, um Veränderungen sozialer Interaktionen im Laufe der Zeit zu untersuchen, z.B. wie sich die Zeiten oder die Intensität sozialer Interaktionen ändern.

Darüber hinaus wollen wir mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens Interaktionsstrategien und -muster identifizieren, die mit verschiedenen psychologischen Merkmalen verbunden sind.

Um die Studienteilnehmer*Innen dafür zu belohnen, dass sie diese Analysen ermöglichen, bekommen sie ein personalisiertes Feedback zu ihrem Messaging-Verhalten in Form von intuitiven Visualisierungen. Die Teilnehmer*Innen können erfahren, wem sie am meisten schreiben, wann sie am aktivsten sind oder wie schnell sie antworten.

Diese Forschung wurde durch das Drittmittel "Empathische Künstliche Intelligenz" (EKI), FKZ 01IS20046, im Zeitraum vom 1.12.2020-30.11.2024 gefördert.