[論文レビュー] Measuring Adolescents' Well-being: Correspondence of Naive Digital Traces to Survey Data

Елизавета Сивак, Ivan Smirnov|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2020

Impact of Technology on Adolescents参考文献 45被引用数 2

ひとこと要約

本研究は、144名の高校生を対象に、ロシアのソーシャルメディアプラットフォームVKのナチュラルなデジタルトレースと、自覚的健康状態に関するアンケート調査の結果との対応関係を検証した。オンライン行動（例：深夜投稿、投稿の感情的傾向、オンラインフレンドシップ指標）と、抑うつ、睡眠の質、社会的統合といった主な健康指標との間に、弱いが有意な相関が認められた。これは、デジタルトレースがアンケートの代替ではなく補足的データとして最も適していることを示唆している。

ABSTRACT

Digital traces are often used as a substitute for survey data. However, it is unclear whether and how digital traces actually correspond to the survey-based traits they purport to measure. This paper examines correlations between self-reports and digital trace proxies of depression, anxiety, mood, social integration and sleep among high school students. The study is based on a small but rich multilayer data set (N = 144). The data set contains mood and sleep measures, assessed daily over a 4-month period, along with survey measures at two points in time and information about online activity from VK, the most popular social networking site in Russia. Our analysis indicates that 1) the sentiments expressed in social media posts are correlated with depression; namely, adolescents with more severe symptoms of depression write more negative posts, 2) late-night posting indicates less sleep and poorer sleep quality, and 3) students who were nominated less often as somebody's friend in the survey have fewer friends on VK and their posts receive fewer "likes." However, these correlations are generally weak. These results demonstrate that digital traces can serve as useful supplements to, rather than substitutes for, survey data in studies on adolescents' well-being. These estimates of correlations between survey and digital trace data could provide useful guidelines for future research on the topic.

研究の動機と目的

• ソーシャルメディアからのデジタルトレースが、若年層の健康状態指標としての妥当性を評価すること。
• 投稿の感情的傾向、投稿時刻、相互作用頻度といったオンライン行動が、自覚的抑うつ、不安、気分、睡眠、社会的統合とどの程度対応するかを調査すること。
• オンラインでのフレンドシップや人気度指標が、高校生における実際のペア関係および社会的地位を反映しているかどうかを検討すること。
• 今後の研究に役立てるために、デジタルトレースデータとアンケートベースの心理的測定値との間の相関強度の実証的推定値を提供すること。

提案手法

• 144名の高校生から4か月間にわたり、モバイルアプリを用いて毎日の気分と睡眠データを収集した。
• ベースラインおよび終期に、抑うつ、不安、社会的つながりに関する2波にわたるアンケート調査を実施した。
• VKから、投稿の感情的傾向、投稿時刻（例：深夜活動）、相互作用指標（例：いいね、共通フレンドの指名）といったデジタルトレースを抽出した。
• 多層モデルと相関分析を用いて、デジタルトレース変数とアンケート結果との関係を検証した。
• ロジスティック回帰および線形回帰を用いて、オンラインネットワーク特徴に基づく実際の友人関係の可能性をモデル化した。
• 友人指名状態（人気者／人気なし）に基づくサブグループ比較を通じて感度分析を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 若年層のソーシャルメディア投稿に表れる感情的傾向は、自覚的な抑うつや不安度とどの程度相関しているか？
• RQ2 ソーシャルメディア投稿の時刻と頻度は、若年層の睡眠時間と睡眠の質とどの程度関連しているか？
• RQ3 VK上でのオンラインフレンドシップ指標（例：友達数、いいね数）は、学校内での実際のペア人気度と社会的統合度を予測できるか？
• RQ4 VK上での社会的相互作用の指標（例：相互いいね）は、高校生間の実際の友人関係を反映しているか？

主な発見

• 自覚的抑うつ症状が強い若年層は、より否定的傾向の強い投稿を記録しており、中程度の相関（r = 0.28、95％信頼区間[0.008, 0.44]）が認められた。
• 深夜（午前1時〜午前5時）の投稿は、睡眠時間の短縮（平均差：0.87標準偏差）および睡眠の質の悪化（p = 0.02）と有意に関連していた。
• 同級生から「人気なし」と指名された学生は、人気なしと指名されなかった学生に比べ、同校のVK友達が平均1.5倍少なかった（p < 10−4）。
• 人気者と指名された学生は、人気者でない学生に比べ、同校のVK友達が平均1.5倍多く、いいね数も有意に多かった（p < 10−4）。
• VK上での相互いいね数は、実際の友人関係を強く予測できず、相互いいねペアのうち11％しか実際の友人ではなかったのに対し、全VK友達の平均は5.6％であった。
• 全体として、デジタルトレース指標とアンケートベースの健康状態指標との間の相関は弱く、95％信頼区間の上限が最大で中程度の効果サイズを示していた。