September 27, 2022

Awal pekan ini, sekelompok peneliti, termasuk beberapa dari pemilik Facebook Meta, merilis sebuah studi besar-besaran tentang persahabatan dan dampaknya terhadap mobilitas ekonomi. Di dalamnya, mereka menganalisis teman-teman Facebook dari 72 juta orang dewasa AS dan menggunakan jaringan online ini sebagai proxy untuk modal sosial, atau kekuatan komunitas individu.

Pengamatan signifikan yang mereka lakukan adalah bahwa anak-anak miskin yang tumbuh dalam komunitas di mana persahabatan lintas kelas lebih umum lebih mungkin untuk memperoleh pendapatan yang lebih tinggi sebagai orang dewasa (sekitar peningkatan rata-rata 20 persen) daripada anak-anak miskin yang tumbuh di lingkungan di mana tipe-tipe ini persahabatan tidak seperti biasanya.

Pola mobilitas ini berlaku bahkan untuk lingkungan dengan pendapatan rata-rata yang berbeda. Faktanya, kesamaan pertemanan lintas kelas, yang juga disebut sebagai “keterhubungan ekonomi” oleh para peneliti, memiliki dampak yang lebih kuat pada mobilitas ekonomi daripada faktor lain seperti “kualitas sekolah, struktur keluarga, ketersediaan pekerjaan, atau komposisi ras masyarakat,” The New York Times dilaporkan.

Temuan ini telah dijelaskan dalam dua penelitian yang diterbitkan 1 Agustus di jurnal Alam (lihat bagian I dan bagian II di sini). Selain itu, tim telah membuat data deidentifikasi mereka tersedia secara online secara terbuka, dan pengunjung dapat mengunjungi situs untuk menelusuri bagaimana modal sosial berubah berdasarkan kode pos.

Ingin tahu tentang jenis informasi apa yang digunakan tim untuk analisis? Mari kita lihat lebih dekat bagaimana mereka melakukannya.

Menambang untuk pertemanan di log Facebook

Pada Mei 2022, para peneliti dari Harvard, Stanford, NYU, dan Meta mulai mengumpulkan data mentah yang dianonimkan dari pengguna Facebook di AS berusia 25 hingga 44 tahun yang aktif di platform setidaknya sekali dalam sebulan terakhir. Dalam analisis terakhir mereka, sampel mereka melihat tautan pertemanan dari 72,2 juta pengguna, yang dibandingkan dengan Survei Komunitas Amerika 2014-2018, harus mewakili sekitar 84 persen populasi AS dari kelompok usia tersebut. Demografi ini juga tampaknya menggunakan Facebook lebih sering daripada kelompok usia lainnya.

See also  Bagaimana jalan AS dapat dibuat lebih aman bagi pejalan kaki

Mereka kemudian mengumpulkan data pengguna dan menganalisisnya secara paralel dengan data publik lainnya, seperti informasi mobilitas ekonomi berdasarkan traktat sensus. Mereka juga menggunakan data dari Opportunity Atlas yang terkait dengan ras, komposisi etnis, dan pendapatan median berdasarkan kode pos. “Karena individu cenderung memiliki lebih banyak teman di Facebook daripada yang berinteraksi dengan mereka secara teratur, kami juga memverifikasi bahwa hasil kami berlaku ketika berfokus pada sepuluh teman terdekat individu, di mana kedekatan diukur berdasarkan frekuensi interaksi publik seperti suka, tag, posting dinding, dan komentar, ”tulis para peneliti.

Berikut semua data yang diperhitungkan peneliti: Individu diberi kode pos dan wilayah berdasarkan data geografis yang mereka laporkan di profil mereka, seperti kota asal, serta riwayat lokasi yang diaktifkan. Algoritme kemudian memprediksi status sosial ekonomi seseorang melalui fitur profil seperti usia, jenis kelamin, bahasa, status hubungan, keluarga, informasi lokasi, perguruan tinggi, sumbangan, harga model telepon dan operator seluler, dan variabel yang terkait dengan penggunaan Facebook (seperti apakah itu ada di web atau di perangkat seluler). Para peneliti kemudian memperbesar teman sekolah menengah pengguna dengan mengelompokkan mereka yang melaporkan sekolah menengah yang sama, atau memiliki koneksi yang tumpang tindih yang melaporkan sekolah menengah yang sama.

Mereka mengukur keterhubungan ekonomi dengan mempertimbangkan hubungan antara keluarga dan teman di Facebook, dan bahkan melihat grup yang mungkin mereka bagikan di platform. Mereka menggunakan faktor-faktor ini untuk menghitung berapa banyak teman pengguna berpenghasilan rendah berasal dari rumah tangga berpenghasilan tinggi (lihat persentase ini diplot secara geografis pada peta di sini). Mereka membandingkan peringkat pendapatan pengguna dengan orang tua mereka sebagai ukuran mobilitas.

See also  Cara membuat pintasan di Google Spreadsheet dan Dokumen

J. Loes Pouwels, asisten profesor di Radboud University di Belanda yang tidak terlibat dalam penelitian tersebut, mengatakan bahwa ruang lingkup penelitian dan jumlah data yang dapat mereka ekstrak sangat mengesankan—terutama karena biayanya yang rendah, tidak invasif, dan objektif. Dia menunjukkan bahwa tidak ada perekrutan yang diperlukan, dan tidak ada bias mengingat karena mereka tidak meminta orang untuk membuat daftar semua teman mereka dari atas kepala mereka, mereka hanya menambang data log Facebook.

“Tetapi pada saat yang sama, sebagai peneliti persahabatan, saya pikir data kurang dalam memanfaatkan aspek persahabatan yang lebih kualitatif,” Pouwels bertanya-tanya. “Apakah koneksi Facebook benar-benar teman Anda? Atau apakah mereka lebih merupakan koneksi Anda? Sejauh mana mereka tumpang tindih? ” Misalnya, orang dapat terhubung dengan kolega atau teman sekelas yang tidak sering berinteraksi dengan mereka atau benar-benar dianggap sebagai teman mereka dalam kehidupan nyata.

Mengapa peneliti mempelajari persahabatan

Dan sementara perspektif ekonomi adalah lensa yang menarik untuk melihat persahabatan melalui, itu juga bermanfaat untuk mempertimbangkan dampak lain dari komunitas ini, termasuk melihat lebih dekat pada persahabatan itu sendiri. “Sangat penting untuk mempelajari persahabatan karena itu adalah elemen penting dari bagaimana kita mengalami hidup kita,” kata Pouwels. “Apa yang kita ketahui terutama pada masa remaja, pengembangan dan pemeliharaan hubungan persahabatan yang positif merupakan landasan penting untuk mengembangkan hubungan yang positif dan mendukung di kemudian hari.”

[Related: Can I offer you a nice meme in these trying times?]

Pengukuran massa yang dibuat oleh algoritme dapat berguna untuk menarik kesimpulan umum tentang aspek-aspek seperti mobilitas ekonomi di tingkat kelompok. Namun, mereka gagal menangkap detail tentang kualitas persahabatan ini, catat Pouwels, yang memprediksi kesejahteraan dan kepuasan hidup. Akan sangat berharga, misalnya, untuk mempertimbangkan detail yang lebih halus seperti siapa yang dianggap pengguna sebagai teman dekat mereka, jenis interaksi apa yang mereka lakukan, apakah ini negatif atau positif, apakah mereka menganggap persahabatan mereka mendukung atau intim, dan bagaimana persahabatan ini berkembang dari waktu ke waktu?

See also  Bagaimana cara menambahkan peringatan konten ke tweet Anda

Tapi ini seringkali bisa menjadi tugas yang menakutkan di era digital. Melihat remaja saat ini, “Anda melihat bahwa Facebook tidak lagi populer di kalangan mereka. Mereka menggunakan, misalnya, Snapchat atau Tik Tok. Mereka pindah ke platform lain,” kata Pouwels. “Kadang-kadang sulit, sebagai peneliti dewasa, untuk mengikuti semua perkembangan baru yang ada.” (Untuk referensi, studi persahabatan 2014 menggunakan data dari MySpace, dan studi 2015 melihat platform Tumblr.)

Ada satu konstanta: Cara termudah dan paling pasti untuk memahami dinamika persahabatan dunia nyata adalah dengan mempelajarinya di lingkungan sekolah atau universitas.

“[Social media] mendapatkan perhatian lebih dalam penelitian pertemanan, khususnya perilaku pertemanan online. Itu grup yang menarik karena kami tahu banyak pertemanan tidak hanya offline tapi juga online,” kata Pouwels. Ini bisa berupa teman game online, atau pertemanan digital yang terbentuk melalui komunitas internet. “Saat ini mereka kurang dipelajari dalam penelitian hubungan sejawat yang khas karena mengumpulkan data tersebut melalui pengukuran objektif merupakan tantangan tersendiri,” kata Pouwels.

Tapi studi baru dengan Meta ini adalah contoh yang baik, pikirnya, tentang potensi di sana. “Ini semakin populer. Tetapi jika Anda benar-benar ingin mengenal orang yang Anda anggap sebagai teman baik, maka penting untuk memanfaatkan perilaku online, dan Anda selalu perlu menggabungkannya dengan laporan diri. Itu membuatnya sedikit lebih sulit tetapi saya pikir ada semakin banyak contoh studi hebat di bidang ini. ”