Когнитивная сложность и коммуникативный контекст: отражение интеллекта пользователей в текстах социальных сетей

Должность: научный сотрудник ФГБУН Института психологии РАН, старший научный сотрудник Московского государственного психолого-педагогического университета
Аффилиация:
ФГБУН Институт психологии РАН
Московский государственный психолого-педагогический университет
Адрес: Российская Федерация, Москва

Григорьев А. А.

Должность: ведущий научный сотрудник
Аффилиация: ФГБУН Институт психологии РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва

Лаптева Е. М.

Должность: независимый исследователь
Аффилиация:
Адрес: Российская Федерация, Москва

Панфилова А. С.

Должность: научный сотрудник
Аффилиация: ФГБУН Институт психологии РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва

УШАКОВ ДМИТРИЙ ВИКТОРОВИЧ

Должность: директор ФГБУН Института психологии РАН
Аффилиация: ФГБУН Институт психологии РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва

Название журнала

Психологический журнал

Выпуск

Том 44 № 1

Страницы

70-80

Аннотация

В фокусе внимания данной статьи находится отражение в текстах социальных сетей интеллекта как способности. Авторами разрабатывается модель коммуникативных сред, согласно которой проявление интеллекта в сообщении зависит от коммуникативной ситуации, в которой передается информация. Таким образом, когнитивная сложность текстов является следствием не только от интеллектуальных способностей автора, но и его желания и возможностей адаптировать сложность сообщений к особенностям реципиента. В настоящей работе проанализированы данные индивидуальных профилей социальных сетей в сопоставлении с тестовыми оценками интеллекта пользователей, а также с аналогичными данными, полученными на региональном уровне. В исследовании приняли участие 438 испытуемых, которые выполняли тест интеллекта и предоставляли доступ к своим профилям в социальных сетях. Обнаружено, что по сравнению с пользователями ВКонтакте, пользователи Фейсбук в среднем обладают более высоким интеллектом, публикуют больше постов, содержащих текст, в целом реже публикуют сообщения. Значимых различий по характеристикам сообщений между двумя социальными сетями выявлено не было. Вместе с тем были продемонстрированы различия в характере связей интеллекта и когнитивной сложности сообщений для разных социальных сетей и для мужской и женской подвыборок пользователей. Корреляции оказались выше на региональном уровне по сравнению с индивидуальным, выше для Фейсбука по сравнению с ВКонтакте и выше для мужчин по сравнению с женщинами. Делается вывод, что показатели когнитивной сложности текстов из социальных сетей действительно отражают интеллект их авторов, однако степень этого отражения зависит от особенностей коммуникативной ситуации.

Ключевые слова

интеллект, социальные сети, коммуникативный контекст, когнитивная сложность текстов, гендерные различия

Источник финансирования

Исследование поддержано грантом РФФИ, проект № 18-29-22095.

Дата публикации

26.02.2023

Кол-во символов

33487

Цитировать

ГОСТ	Валуева Е. , Григорьев А. , Лаптева Е. , Панфилова А. , УШАКОВ Д. В. Когнитивная сложность и коммуникативный контекст: отражение интеллекта пользователей в текстах социальных сетей // Психологический журнал – 2023. – Tом 44. – № 1 C. 70-80 [Электронный ресурс]. URL: https://psy.jes.su/S020595920024352-3-1 (дата обращения: 05.11.2024). DOI: 10.31857/S020595920024352-3
MLA	Valueva, Е. A., Grigoriev, A. A, Lapteva, E.M, Panfilova, A.S, USHAKOV, DMITRY "Cognitive Complexity and Communicative Context: Reflection of User Intelligence in Social Media Texts." Psikhologicheskii zhurnal 44.1 (2023):70-80. DOI: 10.31857/S020595920024352-3
APA	Valueva Е., Grigoriev A., Lapteva E., Panfilova A., USHAKOV D. (2023). Cognitive Complexity and Communicative Context: Reflection of User Intelligence in Social Media Texts. Psikhologicheskii zhurnal 44(1), pp.70-80 DOI: 10.31857/S020595920024352-3

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 1, всего просмотров: 335

Оценка читателей: голосов 0

1. Абульханова К.А. Российская проблема свободы, одиночества и смирения // Психологический журнал. 1999. Т. 20. № 5. С. 5–14.

2. Батурин H.A., Курганский H.A. Универсальный интеллектуальный тест (УИТ СПЧ-М): Руководство. Челябинск: Психологический центр “ПсиХРОН”, 2003.

3. Брушлинский А.В. Мышление и прогнозирование. М.: Мысль, 1979.

4. Брушлинский А.В. Проблемы психологии субъекта. М.: Наука, 1994.

5. Валуева E.A., Данилевская Н.М., Лаптева Е.М., Ушаков Д.В. Когнитивная сложность художественных текстов для детей: квантитативные методы оценки // Вопросы психолингвистики. 2017. Т. 31. № 1. С. 42–61.

6. Валуева E.A., Лаптева Е.М., Григорьев А.А. Интеллект регионов сквозь призму социальных сетей // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2021. Т. 18. № 1. С. 129–144.

7. Дружинин В.Н. Когнитивные способности: структура, диагностика, развитие. М.: Пер Сэ, СПб.: Иматон-М, 2001. 224 с.

8. Завалишина Д.Н. Психологический анализ оперативного мышления. М.: Наука, 1985. 221 с.

9. Люсин Д.В., Сысоева T.A. Эмоциональная окраска имен существительных: база данных ENRuN // Психологический журнал. 2017. Т. 38. № 2. С. 122–131.

10. Пиаже Ж. Избранные труды. М.: Просвещение, 1969.

11. Пономарев Я.А. Психология творчества. М.: Наука, 1976.

12. Рубинштейн С.Л. Бытие и сознание. Человек и мир. Спб.: Питер, 2003. 512 с.

13. Шадриков В.Д. Деятельность и способности. М.: Изд. Корпорация “Логос”, 1994. 320 с.

14. Bors D.A., Stokes T.L. Raven’s Advanced Progressive Matrices: Norms for First-Year University Students and the Development of a Short Form // Educational and Psychological Measurement. 1998. V. 58. № 3. P. 382–398.

15. Grigoriev A., Ushakov D., Valueva E.A., Zirenko M., Lynn R. Differences in educational attainment, socio-economic variables and geographical location across 79 provinces of the Russian Federation // Intelligence. 2016. V. 58. P. 14–17.

16. Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Proceedings of the National Academy of Sciences. National Academy of Sciences, 2013. V. 110. № 15. P. 5802–5805.

17. Lynn R., Vanhanen T. National IQs: A review of their educational, cognitive, economic, political, demographic, sociological, epidemiological, geographic and climatic correlates // Intelligence. Elsevier Inc., 2012. V. 40. № 2. P. 226–234.

18. Smirnov I. Estimating educational outcomes from students’ short texts on social media // EPJ Data Science 2020 9:1. SpringerOpen, 2020. V. 9. № 1. P. 1–11.

19. Smirnov I. The digital flynn effect: Complexity of posts on social media increases over time // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2017. V. 10540 LNCS. P. 24–30.