Vi befinner oss mitt i en teknisk revolution där forskare för första gången kan koppla det dagliga ordet till ett brett spektrum av verkliga beteenden. Denna artikel går igenom flera datoriserade textanalysmetoder och beskriver hur lingvistik och Word Count (LIWC) skapades och validerades. LIWC är ett transparent textanalysprogram som räknar ord i psykologiskt meningsfulla kategorier. Empiriska resultat med hjälp av LIWC visar sin förmåga att upptäcka mening i en mängd olika experimentella miljöer, bland annat att visa uppmärksamhetsfokus, känslosamhet, sociala relationer, tankestilar och individuella skillnader. Nyckelord datoriserad textanalys, LIWC, relationer, dominans, bedrägeri, uppmärksamhet, pronomen James J. Bradac (1986 Bradac (, 1999 firade de många sätt som forskare kunde samtidigt studera både språk och mänsklig kommunikation. Han förstod värdet av välkontrollerade laboratoriestudier och samtidigt vikten av att utforska hur människor naturligt talar i den verkliga världen. Men av särskild betydelse för honom var att språkforskningen reproducerar dess teorier och resultat över en mängd olika metoder och prover. Denna artikel drar starkt från Bradacs förhållningssätt till forskning genom att tillämpa en ny uppsättning datorbaserade verktyg för textanalys för att studera vardagsspråk.  Tausczik och Pennebaker Orden vi använder i det dagliga livet återspeglar vilka vi är och vilka sociala relationer vi befinner oss i. Detta är varken en ny eller överraskande insikt. Språk är det vanligaste och mest tillförlitliga sättet för människor att översätta sina inre tankar och känslor till en form som andra kan förstå. Ord och språk är alltså själva innehållet i psykologi och kommunikation. De är det medium genom vilket kognitiva, personlighets-, kliniska och sociala psykologer försöker förstå människor. Den samtidiga utvecklingen av snabba persondatorer, Internet och eleganta nya statistiska strategier har bidragit till att införa en ny tidsålder av psykologiska studier av språket. Genom att använda massiva mängder text kan forskare börja koppla vardagsspråkanvändning till beteendemässiga och självrapporterade mått på personlighet, socialt beteende och kognitiva stilar. Med början i början av 1990-talet, snubblade vi på den anmärkningsvärda potentialen av datoriserad textanalys genom utvecklingen av vår egen datorprogram-lingvistik undersökning och Word Count (LIWC; Pennebaker, Booth, & Francis, 2007). Vi bevittnar nu nya generationer av textanalys från datavetenskap och beräkningslingvistik. Denna artikel är uppdelad i tre avsnitt. Den första är en kort historia av textanalys inom psykologi. Den andra fokuserar på våra egna ansträngningar att utveckla LIWC tillsammans med några av de grundläggande psykometrierna i ord. Den tredje undersöker kopplingarna mellan ordanvändning och grundläggande sociala processer och personlighetsprocesser. Den moderna textanalysens rötter går tillbaka till psykologins tidigaste dagar. Freud (1901) skrev om tungfel, varigenom en persons dolda avsikter skulle uppenbara sig i uppenbara språkliga misstag. Rorschach m.fl. (t.ex. Holtzman, 1950; Rorschach, 1921) utvecklade projektiva tester för att upptäcka människors tankar, avsikter och motiv utifrån hur de beskrev tvetydiga bläckblåsor. McClelland och en generation av tematiska aperceptionstest (TAT) forskare (t.ex. McClelland, 1979; Winter, 1998) fann att de berättelser människor berättade som svar på ritningar av människor kan ge viktiga ledtrådar till deras behov av tillhörighet, makt och prestation. I samtliga fall läste utbildade mätare utskrifter av människors beskrivningar och märkte ord eller fraser som representerade de dimensioner som utredarna studerade. Mer generella och mindre stimulerande metoder började utvecklas på 1950-talet. Gottschalk och hans kollegor (t.ex. Gottschalk & Gleser, 1969; Gottschalk, Gleser, Daniels, & Block, 1958) utvecklade en innehållsanalysmetod för att spåra freudianska teman i textprover. Den ursprungliga Gottschalkmetoden krävde att patienterna talade i en ström av medvetande långt in i en bandspelare i 5 minuter. Språkproverna transkriberades och delades upp i grammatiska fraser. Domare utvärderade därför varje fras för att avgöra i vilken grad den kan återspegla ett eller flera teman som har att göra med ångest (t.ex. död, kastrering), fientlighet mot mig själv eller andra, och olika mellanmänskliga och psykologiska ämnen. Gottschalkmetoden användes senare vid psykiatriska diagnoser av kognitiva störningar, alkoholmissbruk, hjärnskador och psykiska störningar. Försök att översätta den ursprungliga Gottschalk-Gleser scoring schema Journal of Language and Social Psychology 29(1) till ett datorprogram har visat sig svårt med blygsamma korrelationer till den domarebaserade "gold standard" (t.ex., Gottschalk & Bechtel, 1993). Det första allmänna datoriserade textanalysprogrammet i psykologi utvecklades av Philip Stone och hans kollegor (Rosenberg & Tucker, 1978; Stone, Dunphy, Smith, & Ogilvie, 1966). Med hjälp av en stordator byggde författarna ett komplext program som anpassade McClellands behovsbaserade kodningsprogram till en öppen text. Programmet, kallat General Inquirer, förlitade sig på en serie av författare-utvecklade algoritmer. Den allmänna Inquirer och andra program som det (t.ex., Hart's, 1984, DICTION program; Martindale, 1990) har visat sig värdefulla i att särskilja mentala störningar, bedöma personlighet dimensioner, och utvärdera tal. En begränsning av dessa tillvägagångssätt är att de har förlitat sig på manipulering och viktning av språkvariabler som inte var synliga för användaren. Den första verkligt transparenta textanalysmetoden blev pionjär av Walter Weintraub (1981, 1989). Weintraub, en läkare genom träning, blev fascinerad av de vardagliga ord människor använde-ord som pronomen och artiklar. Under loppet av ett decennium berättade han om folks ord i texter som politiska tal och medicinska intervjuer. Han lade märke till att första persons singular pronomen (t.ex. jag, jag, min) var tillförlitligt kopplade till människors nivåer av depression. Även om hans metoder var rättframma och hans upptäckter genomgående gällde viktiga resultatmått, ignorerades hans arbete till stor del. Hans iakttagelse att de enkla orden i det dagliga talet återspeglade ett psykologiskt tillstånd var ändå förutseende. (Se även Mergenthaler, 1996, som utvecklade ett datorprogram TAS/C som blandar abstraktion och känslor vid psykoterapisessioner.) På 1980-talet upptäckte vi att när människor ombads skriva om känslomässiga omvälvningar i sina liv senare visade de förbättringar i fysisk hälsa (t.ex., Pennebaker & Beall, 1986). Den första gruppen av skrivande studier genererade hundratals skrivprover som avslöjade djupt rörande mänskliga berättelser. Intuitivt borde de sätt på vilka berättelserna skrevs ha varit relaterade till om människors hälsa hade förbättrats eller inte. I ett försök att koppla samman berättelserna med hälsoresultat ombads domarna att läsa de emotionella essäerna och betygsätta dem längs flera dimensioner. Några av kategorierna inkluderade i vilken utsträckning berättelserna var organiserade, sammanhängande, personliga, känslomässiga, levande, optimistiska och bevisade insikter. Att förlita sig på domarnas betyg gav tre viktiga resultat: a) Även med djupgående utbildning håller domarna inte med varandra när det gäller att bedöma de flesta dimensionerna när de utvärderar ett brett spektrum av djupt personliga berättelser; b) betygsuppsatser av flera domare är extremt långsamma och dyra; och c) domare tenderar att bli deprimerade när de läser deprimerande berättelser. För att hitta en mer effektiv utvärderingsmetod vände vi oss till löftet om datoriserade textanalysprogram för att bedöma essäerna. På den tiden fanns inget enkelt textanalysprogram. Följaktligen började Martha Francis och den andra författaren uppgiften Tausczik och Pennebaker 27 att utveckla en. Vårt mål var att skapa ett program som helt enkelt letade efter och räknade ord i psykologirelevanta kategorier över flera textfiler. Resultatet har blivit ett ständigt föränderligt datorprogram som heter lingvistik och Word Count, eller LIWC (uttalas "Luke"). LIWC-programmet har två centrala funktioner-bearbetningskomponenten och ordböckerna. Processeringsfunktionen är själva programmet, som öppnar en serie textfiler-som kan vara essäer, dikter, bloggar, romaner, och så vidare, och sedan går igenom varje fil ord för ord. Varje ord i en viss textfil jämförs med ordboksfilen. Till exempel, om LIWC analyserade den första raden i romanen Paul Clifford av Edward Bulwer-Lytton (1842): Det var en mörk och stormig natt programmet skulle först titta på ordet "det" och sedan se om "det" var i ordboken. Det är och kodas som ett funktionsord, ett pronomen och, mer specifikt, ett opersonligt pronomen. Alla tre av dessa LIWC-kategorier skulle sedan ökas. Därefter skulle ordet "var" kontrolleras och skulle befinnas vara förknippat med kategorierna verb, extra verb och tidigare spända verb. Efter att ha gått igenom alla ord i romanen skulle LIWC beräkna procentandelen för varje LIWC-kategori. Vi kanske till exempel upptäcker att 2,34 procent av alla ord i en viss bok var opersonliga pronomen och 3,33 procent var hjälpverb. LIWC-utgången anger alltså alla LIWC-kategorier och de skattesatser som varje kategori användes i den givna texten. Ordlistorna är hjärtat i LIWC-programmet. Ett lexikon hänvisar till en samling ord som definierar en viss kategori. När LIWC först skapades var målet ganska blygsamt. Vi ville helt enkelt att datorn skulle beräkna procentandelen positiva och negativa känsloord i en text. För att göra detta måste vi ange exakt vilka ord vi ska leta efter. Baserat på våra domares betyg ville vi också inkludera mått på tänkande stilar-till exempel tecken på självreflektion, och kausalt tänkande. Under flera veckor, antalet kategorier vi var intresserade av expanderade från den ursprungliga 2 till mer än 80. Över de 80 kategorierna är flera språkdimensioner okomplicerade. Kategorin artiklar består till exempel av tre ord: "a", "en" och "den". Andra dimensioner är mer subjektiva. Exempelvis krävde känsloordkategorierna mänskliga domare för att bedöma vilka ord som passade för vilka kategorier. För alla subjektiva kategorier axlades ett första urval av ordkandidater från ordböcker, tesauruser, frågeformulär och listor gjorda av forskningsassistenter. Grupper med tre domare bedömde därefter oberoende om varje ordkandidat var lämplig för den övergripande ordkategorin. 28 Alla kategoriordlistor uppdaterades genom följande regler: a) Ett ord som fanns kvar i kategorilistan om två av tre domare kom överens om att det skulle införas, b) ett ord ströks från kategorilistan om minst två av de tre domarna samtyckte till att det skulle uteslutas, och c) ett ord lades till i kategorilistan om två av tre domare kom överens om att det skulle inkluderas. Hela denna process upprepades sedan en sista gång av en separat grupp bestående av tre domare. De slutliga procentsatserna för domarnas godkännande för denna andra betygsfas varierade från 93 % till 100 %. Den ursprungliga domen i LIWC ägde rum mellan 1992 och 1994. En betydande översyn av LIWC genomfördes 1997 och 2007 för att effektivisera det ursprungliga programmet och ordböckerna. Textfiler från flera dussin studier, totalt mer än 100 miljoner ord analyserades. Vissa ordkategorier med låg basränta ströks och andra lades till. För närmare uppgifter om processen och specifika resultat, se Pennebaker, Chung, Irland, Gonzales och Booth (2007).
Deras känsloanalys är lexikonbaserad med hjälp av Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) REF-kategorier.
The Psychological Meaning of Words: LIWC and Computerized Text Analysis Methods
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Language and Social Psychology', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}