Эмоциональное отношение к компонентам цифровой среды (на материале текстового анализа комментариев в Сети)

Размещено на http://allbest.ru

24

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Эмоциональное отношение к компонентам цифровой среды (на материале текстового анализа комментариев в Сети)

Аннотация

Установление специфических отношений человека с киберсредой и ее компонентами является одним из психологических эффектов цифровизации. Представлены результаты исследования эмоциональной составляющей отношения к компонентам цифровой среды, проведенного с помощью эмотивно-предикатного анализа - нового метода компьютерной обработки текста, реализованного в инструменте TITANIS.

Метод позволяет в автоматическом режиме извлекать из текстов описания эмоциональных ситуаций, в которых компоненты цифровой среды выступают причиной либо субъектом 68 эмоциональных состояний.

Материалом для анализа послужили тексты 2048 сетевых обсуждений видео, размещенных в русскоязычном YouTube. Показано, что эмоциональные ситуации с участием различных компонентов цифровой среды достаточно типичны даже для далеких по своей тематике сетевых обсуждений. Упоминаемые в нетематических обсуждениях в качестве участников эмоциональных ситуаций компоненты цифровой среды отнесены к группам: общие понятия из сферы цифровых технологий, цифровые устройства, опосредованная цифровыми технологиями деятельность.

Относящиеся к последней группе лексемы, обозначающие различные аспекты сетевой коммуникации, входят в абсолютное большинство описаний эмоциональных ситуаций с участием компонентов цифровой среды, при этом в шесть раз чаще в качестве причин эмоций, чем в качестве субъектов эмоциональных состояний.

По своему знаку эмоциональное отношение к компонентам киберсреды в целом характеризуется как сбалансированное, без заметного преобладания негативных или позитивных эмоций, однако негативные состояния чаще атрибутируются компонентам киберсреды как субъектам, чем как причине эмоций. Практическая значимость описанного метода текстового анализа как средства, позволяющего оценивать эмоциональную составляющую отношения к компонентам киберсреды, определяется тем влиянием, которое аффективные реакции пользователей оказывают на востребованность технических инноваций и направленность их развития.

Ключевые слова: цифровая среда, антропоморфизм, TITANIS, эмотивно-пре- дикатный анализ, эмоциональная ситуация, сетевые дискуссии

Введение

Понятие «цифровая среда» используется для общего обозначения комплекса физических («воплощенных»), информационных и программных компонентов, составляющих материально-техническую базу и инструментарий высоких технологий, используемых в промышленной, научной, социальной и бытовой практике (Беляев, 2020). Психологические эффекты цифровизации выходят далеко за рамки изменений в операциональном составе конкретных видов деятельности, затрагивая форму и содержание как жизнедеятельности человека в целом, так и его социальных отношений, а также характер функционирования структурных компонентов психики (Короткова, Лобза, 2021). Одним из направлений такой трансформации является формирование нового вектора отношений личности, связанного со взаимодействием человека с инструментально полезными фрагментами киберпространства, которые наделяются в ходе этого взаимодействия качествами субъектов и партнеров по общению (Панов, Патраков, 2020). Во взаимодействие с ними привносятся психологические состояния, которые ранее считались характерными только для межличностных отношений (Журавлев, Нестик, 2016), в том числе, «взаимные» эмоциональные переживания. Повсеместное распространение цифровых технологий и их внедрение в многочисленные жизненные практики выдвигает эмоциональный компонент взаимодействия человека с киберсредой в позицию перспективного предмета психологии коллективных эмоций (Goldenberg et al., 2020).

Психологические аспекты отношений между человеком и цифровой средой

Эмоциональная составляющая отношения к компонентам киберсреды выступает в качестве одного из предметов комплексных исследований социальных и психологических эффектов цифровизации. Для современного человека разнообразные цифровые агенты выступают не только как объекты, опыт орудийного использования которых отражается в виде утилитарной оценки их удобства, полезности, эффективности и т. п., но и как обладающие собственными желаниями, волей, характером и чувствами квазисубъекты, способные вызывать «социальные» эмоции одобрения, благодарности, гнева или жалости. Благодаря настойчивым усилиям разработчиков, убежденных в том, что привнесение эмоциональности в работу предназначенных для взаимодействия с человеком цифровых программ и устройств повышает ее эффективность (Melo et al., 2011), компоненты современной киберсреды в качестве участников интенсивного эмоционального обмена дополняют, а в некоторых случаях замещают в этой роли подлинных социальных партнеров (Kwon et al., 2008). При этом характер связанных с цифровыми агентами эмоциональных состояний человека определяется действием ряда факторов, изучение которых объединяет интересы психологии, социологии, когнитивных и компьютерных наук.

Многочисленные исследования демонстрируют, что человек вообще склонен к социальным реакциям во взаимодействии с различными механизмами и технологиями (Мдивани, 2019; Nass, Moon, 2000). Тенденция к построению «взаимных» отношений, включающих в себя и эмоциональные аспекты, усиливается по мере роста воспринимаемой «свободы действия» технического устройства (Sundar, 2020). При этом то, какие чувства взывают у людей автономные квазисубъекты, определяется множеством привходящих обстоятельств, зачастую выявляемых только в ходе эмпирического исследования. Так, например, оказалось, что среди промышленных роботов более позитивно воспринимаются те, которые выполняют работу вместе с людьми, а не вместо людей (Takayama et al., 2008), за стойкой регистрации в отеле воспринимается как «страшный» и «отталкивающий» гуманоидный робот в женском, но не мужском обличии (Io, Lee, 2020), а большее сочувствие в ситуации угрозы вызывают бытовые антропоморфные роботы, имеющие относительно меньшие, «детские», а не «взрослые» размеры (Lucas et al., 2016).

В мировой науке сформировался целый ряд междисциплинарных направлений, в которых орудийная по своей сути деятельность человека с использованием цифровых программ и устройств трактуется в терминах взаимодействия с компьютерами (Human-Computer Interaction, HCI), с искусственным интеллектом (Human-AI Interaction, HAII), с роботами (Human- Robot Interaction, HRI). В последнее время выделяются направления social HRI и moral HRI, сосредоточенные на изучении этических вопросов взаимодействия с роботом как социальным субъектом (Буров, 2018; Doyle-Burke, Haring, 2020).

В наиболее полном своем выражении восприятие цифрового агента как партнера по эмоциональному обмену проявляется в феномене антропо- морфизации, сочетающей анимацию, субъективацию и персонализацию, то есть в приписывании неживым сущностям сугубо человеческих качеств: разума, мотивов, чувств, личностного начала, произвольности и самостоятельности, в частности, коммуникативной и т. п. (Шпильная, 2018; Nicolas, Wykowska, 2021).

В плане квазисоциальных и квазимежличностных отношений антропоморфизм проявляется в наделении цифрового устройства определенным социальным статусом, закрепляющим за ним некий комплекс норм поведения, прав и обязанностей (Зильберман и др., 2015). Ему атрибутируются такие свойства, как ответственность за свои действия, право получить заботу и внимание и оказывать социальное влияние (Waytz et al., 2010).

В эмоциональной сфере антропоморфизация ведет к переживанию человеком по отношению к неодушевленному объекту социальных эмоций и приписывании самому объекту способности испытывать эмоции.

Представление о наличии у цифрового устройства «внутреннего мира» со всем комплексом когнитивных, мотивационных, волевых и эмоциональных состояний ставит вопрос о необходимости признания человеком «границ личности» квазисубъекта и соблюдения норм поведения, обеспечивающих его «эмоциональный комфорт», к установлению «эмпатии» в отношениях с ним (Malinowska, 2021), а также к негативным переживаниям в случае, если человек, нарушая правила «робоэтики» (Rosen et al., 2021), подвергает устройство «жестокому обращению» (Connolly et al., 2020), к чему могут приравниваться не только акты физической или вербальной агрессии (Keijsers, Bartneck, 2018), но и, например, выключение цифрового квазисубъекта (Horstmann et al., 2018).

Спектр положительных социальных эмоций, которые человек может испытывать по отношению к цифровым агентам, простирается от симпатии и доверия до привязанности и влюбленности (Rosenthal-von der Putten et al., 2013; Viik, 2020).

Приписывание эмоций самим цифровым агентам отмечается в качестве характерной и устойчивой черты связанных с ними социальных представлений (Zhang, 2021). Номенклатура приписываемых переживаний ограничена, по-видимому, только фантазией информаторов и включает в себя такие состояния, как протест, дистресс (Briggs et al., 2014), заинтересованность в работе (Зильберман, 2019) и пр.

К факторам эмоционального антропоморфизма относятся:

1) различные характеристики человека-субъекта приписывания (Spatola, Wudarczyk, 2021; Wang, Krumhuber, 2018). В частности, показано, что склонность к одиночеству как личностная черта снижает тенденцию к антропо- морфизации цифровых устройств (Li et al., 2020), а повышает ее личностный фактор «доброжелательность» (Мдивани, 2019) и сочетание стремления к высокой социальной эффективности со фрустрацией потребности в социальных связях (Epley et al., 2007);

2) особенности самих цифровых устройств: эксклюзивная представленность, способность к передвижению, зависимость функционирования от «питания», сложность конструкции и непонимание принципа работы, что дает основание человеку предполагать существование собственной «воли» у объекта (Мдивани, 2018). Гуманоидный дизайн также традиционно рассматривается в качестве фактора антропоморфизма (Reeves et al., 2020; Riek et al., 2009), но прямая зависимость между ними признается не всеми исследователями (Brondi et al., 2021; Onnasch, Roesler, 2019). «Личностные» качества могут приписываться и невоплощенным цифровым агентам, например, комму- ницирующим с пользователем интерактивным системам (Ruijten, Zhao, 2017).

В качестве средств исследования эмоциональной составляющей отношения к компонентам цифровой среды используются различные методы, среди них:

- опросники: Negative Attitudes toward Robots Scale (Nomura et al., 2006), Robot Anxiety Scale (Nomura et al., 2008), Multi-dimensional Robot Attitude Scale (Nomura et al., 2015), Questionnaire for the Evaluation of Physical Assistive Devices (Schmidtler et al., 2017) и др.;

- измерение разного рода поведенческих, психофизических и физиологических проявлений (скорость реакции, глазодвигательная активность, ритм сердечных сокращений, электроэнцефалограмма и т. п.) (Wiese et al., 2017);

- опросы и интервью (Gregor, Gotwald, 2021; Naneva et al., 2020);

- структурированный самоотчет (Nadarzynski et al., 2019);

- различные схемы ассоциативного эксперимента (Ray et al., 2008);

- семантический дифференциал (Степнова и др., 2020; Bartneck et al, 2009);

- текстовый анализ отношения к компонентам цифровой среды, выраженного в медиа (Gao et al., 2020; Ouchchy et al., 2020) и сетевых дискуссиях (Io, Lee, 2020; Strait et al., 2017; Strait et al., 2018).

С помощью перечисленных методов изучаются такие аспекты эмоционального отношения к компонентам киберсреды, как общее их принятие/непринятие или выраженность отдельных эмоциональных реакций (часто - доверия и/или тревоги) у представителей групп испытуемых, выделяемых по критериям пола, возраста, региона проживания, образования, профессии и т. п., а также в зависимости от длительности и характера опыта использования цифровых продуктов и особенностей их функционала и дизайна (Zhang, 2021). При этом изучаются эмоции, связанные с общими представлениями испытуемых об интересующих исследователей компонентах киберсреды, либо, поскольку значительная часть таких работ имеет прикладную (маркетинговую) направленность, вызываемые конкретными моделями цифровых устройств и программ (Naneva et al., 2020).

Процедура и методы исследования

Исследовательские вопросы настоящей работы связаны с характеристикой речевого выражения эмоционального отношения к компонентам цифровой среды, обобщенного для большой группы людей.

Метод. В исследовании использован программно реализованный в инструменте TITANIS новый метод эмотивно-предикатного анализа (ЭПА), который позволяет в автоматическом режиме извлекать из текста конструкции, включающие в себя каузативный эмотив, то есть предикат с семантикой определенного эмоционального состояния, в ролевую структуру которого входят экспериенцер (субъект эмоции) и каузатор (причина эмоции) (Ениколопов и др., 2021).

В полном своем виде эмотивная конструкция воспроизводит на речевом материале ментальную структуру элементарных эмоциональных ситуаций, называя эмоцию, ее субъекта и объект или причину. Например, высказывание: меня удивил ваш комментарий, описывает эмоциональную ситуацию удивления, которое испытал субъект я (экспериенцер) по поводу комментария (каузатор). При описании эмоциональной ситуации с участием субъекта, отличного от автора высказывания, речь идет не о реальных переживаниях упоминаемого экспериенцера, а о приписывании: ему самому - эмоции, а каузатору - влияния на его эмоциональное состояние. Так, в конструкции: эти блогеры интересуются жизнью государства, экспериенцеру блогеры приписывается эмоция интереса, которую, как полагает автор высказывания, вызывает каузатор жизнь государства. Не всегда структура эмоциональной ситуации представлена в тексте полностью; в ее описании может отсутствовать каузатор (обидели блогера!) или экспериенцер (ну и насмешил этот блогер-следователь). Используемый в инструменте TITANIS анализатор, отслеживая грамматические и синтаксические признаки, восстанавливает эмотивные конструкции по достаточно сложным описаниям, например, в высказывании: это мой телеграмм, друзья, подписывайтесь и наслаждайтесь, при эмотиве наслаждаться им верно идентифицируется каузатор телеграмм и экспериенцер друзья.

Актуальная версия ЭПА выявляет 68 эмотивов русского языка, обозначающих нейтральные, положительные и отрицательные эмоции (удивлять, радовать, злить и т. д.) и их формы (удивлять - удивиться - удивлен и т. д.).

Материал. Метод ЭПА применен к текстам обсуждений видео, размещенных в течение 2020 г. на популярных политических, развлекательных и познавательных каналах русскоязычного YouTube: «Соловьев ТВ», KoLena, «Центр Архэ», «Итальянцы by Kuzno Productions» и др. В общей сложности было обработано 2048 дискуссий, содержащих 7 727 635 комментариев. Анализ объемного корпуса сетевых обсуждений, тематически не связанных с цифровой средой, позволяет приблизиться к оценке ее реальной представленности в картине мира достаточно большого числа людей. эмоциональный цифровой речевой каузативный

С учетом тех возможностей, которые предоставляет инструмент TITANIS, и характера привлеченного материала, вопросы настоящего исследования конкретизируются в виде следующих задач:

1. Определение общих характеристик эмоциональной составляющей отношения авторов анализируемых комментариев к различным компонентам цифровой среды. Данные ЭПА позволяет судить об этом по показателям встречаемости в эмотивных конструкциях с участием лексем, обозначающих компоненты киберсреды, эмотивов положительной, отрицательной и нейтральной тональности.

2. Выявление характеристик компонентов цифровой среды, упоминающихся в нетематической сетевой коммуникации, в качестве участников эмоциональных ситуаций. Метод ЭПА дает информацию об особенностях упоминания лексем, обозначающих компоненты киберсреды, в ролевых позициях каузатора и экспериенцера определенных эмоций.

Схема анализа данных. Обработка данных ЭПА проходила в несколько этапов: 1) выявление всех эмотивов, встречающихся в текстах комментариев; 2) определение связанных с каждым из выявленных эмотивов аргументов в ролях экспериенцера и каузатора; 3) выделение изо всех собранных аргументов лексем, именующих различные компоненты цифровой среды; 4) анализ встречаемости в текстах комментариев лексем из исследуемой группы и связанных с ними эмотивов. В силу особенностей получаемых с помощью инструмента TITANIS результатов текстового анализа (отсутствие нормального распределения величин и значительное число нулевых значений в матрице данных) статистическая обработка проводилась средствами дескриптивного анализа.

Результаты

Список аргументов эмотивных конструкций с участием наименований компонентов цифровой среды. Всего в анализировавшихся сетевых комментариях обнаружено 118 000 случаев употребления 68 эмотивов, известных инструменту ЭПА. По сочетанию с ними выявлено более 11 000 аргументов (как экспериенцеров, так и каузаторов). Из общей массы аргументов был сформирован список лексем-обозначений различных компонентов цифровой среды, в который вошло 82 слова.