Równanie mediów

Media Equation to ogólna teoria komunikacji , która twierdzi, że ludzie mają tendencję do przypisywania ludzkich cech komputerom i innym mediom oraz traktowania ich tak, jakby byli prawdziwymi aktorami społecznymi. Wpływ tego zjawiska na ludzi doświadczających tych mediów jest często głęboki, prowadząc ich do zachowania i reagowania na te doświadczenia w nieoczekiwany sposób, z których większości są całkowicie nieświadomi.

Teoria ta, pierwotnie oparta na badaniach Clifforda Nassa i Byrona Reevesa z Uniwersytetu Stanforda , wyjaśnia, że ludzie mają tendencję do reagowania na media w taki sam sposób, w jaki reagowaliby na inną osobę (przez uprzejmość, chęć współpracy, przypisywanie cech osobowości, takich jak agresywność, humor, wiedza, i płeć) – lub do miejsc i zjawisk w świecie fizycznym – w zależności od wskazówek, jakie otrzymują z mediów. Liczne badania, które wyewoluowały z badań w psychologii , naukach społecznych a inne pola wskazują, że ten typ reakcji jest automatyczny, nieunikniony i zdarza się częściej, niż ludzie sądzą. Reeves i Nass (1996) argumentują, że „interakcje jednostek z komputerami, telewizją i nowymi mediami są zasadniczo społeczne i naturalne, podobnie jak interakcje w prawdziwym życiu” (s. 5).

Test równania mediów (1996)

Reeves i Nass ustalili przed testem dwie zasady – gdy komputer zapyta użytkownika o siebie, użytkownik udzieli więcej pozytywnych odpowiedzi niż wtedy, gdy inny komputer zada to samo pytanie. Spodziewali się, że ludzie będą mniej zróżnicowani w swoich odpowiedziach, gdy rozwiązują test, a następnie odpowiadają na kwestionariusz na tym samym komputerze. Chcieli zobaczyć, że komputery, choć nie ludzie, mogą realizować reakcje społeczne. Zmienną niezależną był komputer (w teście są dwa), zmienną zależną odpowiedzi ewaluacyjne, a kontrolną ankietę w formie pióra i papieru.

Reeves i Nass zaprojektowali eksperyment z 22 uczestnikami i powiedzieli im, że będą pracować z komputerem, aby poznać przypadkowe fakty z amerykańskiej popkultury. Na koniec sesji prosili uczestników o ocenę używanego przez nich komputera. Musieliby powiedzieć Reevesowi i Nassowi, co myślą o tym komputerze i jak dobrze działa. W każdej sesji przedstawiono 20 faktów, a uczestnicy odpowiadali, czy wiedzieli „dużo, trochę lub bardzo mało” na temat tego stwierdzenia. Po sesji uczestnicy byli testowani na materiale i mówili, na które pytania odpowiedzieli poprawnie, a na które nie. Komputer nr 1 następnie złożył oświadczenie o własnej wydajności, zawsze stwierdzając, że „wykonał dobrą robotę”.

Uczestnicy zostali następnie podzieleni na 2 grupy w celu oceny wydajności komputera, a uczestnicy zostali poproszeni o opisanie tej wydajności spośród około 20 przymiotników. Połowa uczestników została przydzielona do oceny na komputerze nr 1, komputerze, który chwalił własną pracę. Druga połowa została wysłana do innego komputera po drugiej stronie pokoju, aby ocenić wydajność komputera nr 1.

Wniosek zaowocował ocenami wykonanymi na komputerze nr 1 po testach na komputerze nr 1, które dały znacznie więcej pozytywnych odpowiedzi na temat sesji. Oceny dokonane na drugim komputerze po przetestowaniu na komputerze nr 1 dały znacznie bardziej zróżnicowane i bardziej negatywne odpowiedzi na temat sesji. Dla kontroli, kwestionariusza pióra i papieru, oceny dały podobne wyniki jak oceny przeprowadzone na komputerze nr 2. Uczestnicy czuli się bardziej komfortowo będąc szczerymi, gdy inny kwestionariusz komputerowy lub papierowy pytał o sesje zakończone na komputerze nr 1. To tak, jakby uczestnicy rozmawiali za plecami komputera nr 1 – nie będąc wobec niego szczerymi, ale okazując większą szczerość zewnętrznemu oceniającemu. Reeves i Nass odkryli, że uczestnicy mieli automatyczne reakcje społeczne podczas testu.

Reeves i Nass ponownie przeprowadzili test, ale do obu komputerów dodali głośnik głosowy, który werbalnie komunikował informacje, aby wyraźniejszy był temat społeczno-ludzki. Test dał prawie dokładnie takie same wyniki. Doszli do wniosku, że ludzie są uprzejmi dla komputerów zarówno w scenariuszach werbalnych, jak i tekstowych. Uczestnicy nie potrzebowali wiele wskazówek, aby społecznie zareagować na komputery. Eksperyment potwierdza hipotezę, że zasady społeczne mogą dotyczyć mediów, a komputery mogą być inicjatorami społecznymi. Uczestnicy zaprzeczyli celowej uprzejmości wobec komputera, ale wyniki sugerują coś innego.

Propozycje

Równanie mediów opiera się na ośmiu propozycjach pochodzących z badań:

Każdy reaguje społecznie i naturalnie na media – równanie medialne dotyczy wszystkich, niezależnie od ich doświadczenia, poziomu wykształcenia, wieku, biegłości technologicznej czy kultury.
Media są bardziej podobne niż różne – Z psychologicznego punktu widzenia komputer niewiele różni się od telewizora, a zaawansowana wersja technologii jest bardzo podobna do jej prostszej wersji. Jak mówią Reeves i Nass (1996), „społeczne i naturalne reakcje pochodzą od ludzi, a nie od samych mediów” (s. 252). Innymi słowy, media nie zmuszają ludzi do reagowania w taki sposób, w jaki oni to robią.
Równanie mediów jest automatyczne – Ponieważ równanie mediów zakłada, że reakcje są „społeczne i naturalne”, reakcje te zachodzą automatycznie, bez świadomego wysiłku. Może się to zdarzyć przy minimalnym monitowaniu.
Równanie mediów charakteryzuje się wieloma różnymi reakcjami – Równanie mediów występuje nawet przy najbardziej pasywnym wykorzystaniu mediów. Korzystając z dowolnego rodzaju mediów, osoba prawdopodobnie przypisze mu osobowość, zwróci na niego szczególną uwagę, a nawet oceni jego osobowość.
To, co wydaje się prawdą, jest ważniejsze niż to, co jest prawdą – Postrzeganie rzeczywistości ma znacznie większy wpływ niż rzeczywista obiektywna rzeczywistość. Człowiek może wiedzieć, że komputer to pudełko zbudowane z przewodów i procesorów, ale mimo to może przypisać mu osobowość. Należy pamiętać, że te reakcje są tylko częścią bycia człowiekiem i uczestniczenia w wydarzeniu komunikacyjnym.
Ludzie reagują na to, co jest obecne – Pomimo świadomości, że media dostarczają jedynie symbolicznej wersji świata, ludzie nadal mają tendencję do reagowania na to, czym media wydają się być, tak jakby było to rzeczywiste i natychmiast obecne. W większości ludzie są bardziej zainteresowani interpretacją wskazówek lub wiadomości, które otrzymują, niż próbą ustalenia pierwotnej intencji twórców wiadomości.
Ludzie lubią prostotę – Potrzeba prostoty i redukowania złożoności jest wrodzoną potrzebą człowieka. Ludziom odpowiada prostota. Prostota wskazuje na poziom przewidywalności, który sprawia, że ludzie czują się bardziej komfortowo.
Społeczne i naturalne jest łatwe – Podczas interakcji z mediami Reeves i Nass (1996) argumentują: „ludzie powinni mieć możliwość korzystania z tego, co przychodzi im naturalnie – zasad relacji społecznych i zasad poruszania się w świecie fizycznym” (s. 255). Ludzie już wiedzą, jak funkcjonować w świecie przyrody (być uprzejmym, radzić sobie z trudnymi osobowościami), więc projektanci powinni brać te reakcje i zjawiska pod uwagę przy projektowaniu nowych mediów.

Wyjaśnienia

charakterów jest wrodzoną ludzką reakcją i proponowane są trzy wyjaśnienia: „ antropomorfizm, komputer zastępczy i bezmyślność ” . istotami technicznymi; komputer zastępczy polega na tym, że postrzegamy komputer jako człowieka, ponieważ reprezentuje on jedynie reakcje ludzkiego programisty; bezmyślność odnosi się do tego, jak my, ludzie, automatycznie i nieświadomie reagujemy na „wskazówki podobne do ludzkich”. Johnson i Gardner przetestowali bezmyślność jako jedno z wyjaśnień teorii równania mediów i zbadali, czy różne nastroje wpłyną na skłonność uczestników do stereotypów podczas interakcji z komputerami. Uczestnicy zostali poproszeni o obejrzenie samouczka z manipulacją pozytywnym lub negatywnym nastrojem, a następnie w samouczku wykorzystano głos męski lub żeński. Wyniki pokazały, że uczestniczki, które były w pozytywnym nastroju, wykazywały większą skłonność do komputerów opartych na stereotypach związanych z płcią niż uczestniczki, które były w negatywnym nastroju. Jednak takiego wzorca nie stwierdzono u mężczyzn. Niemniej jednak odkrycie u uczestniczek pokazuje, że bezmyślność jest bardziej prawdopodobna, gdy ludzie są w stanie bezmyślności, ponieważ według Johnsona i Gardnera, po pierwsze, ludzie, którzy są w radosnym nastroju, mogą nie odczuwać potrzeby wykorzystania swojego wysiłku poznawczego do przetwarzać środowisko; po drugie, ludzie mają tendencję do unikania wysiłku poznawczego, gdy są w dobrym nastroju, chyba że może to utrzymać lub poprawić ich dobry nastrój; po trzecie, efekt negatywny sugeruje, że w środowisku może istnieć zagrożenie, które będzie wymagało bardziej systematycznego przetwarzania, natomiast efekt pozytywny sugeruje, że środowisko może być bezpieczne, a więc nie ma potrzeby zwiększania wysiłku poznawczego.

Z drugiej strony inne badanie wykazało, że ocena poznawcza może wpływać na efekt równania medialnego. W badaniu przetestowano poziom zagrożenia dla podstawowych ludzkich potrzeb wywołany przez paradygmat cyberpiłki i późniejsze zachowanie w prawdziwym życiu na próbie 45 studentów. Uczestnicy są przydzieleni do dwóch warunków, grając w cyber piłkę z awatarem i grając w piłkę z agentem. Obie grupy zgłaszały niższe podstawowe potrzeby człowieka satysfakcja po wykluczeniu z grupy. Jednak później uczestnicy z warunku awatara zgłosili, że byli bardziej smutni z powodu wykluczenia i bardziej pewni siebie z powodu włączenia niż grupa agentów. W rzeczywistych testach zachowania społecznego wszyscy uczestnicy w warunku wykluczenia zostawili większą przestrzeń do siedzenia w teście proksemicznym i potrzebowali więcej czasu, aby pomóc podnieść długopis. W szczególności uczestnicy wykluczeni przez awatary potrzebowali istotnie więcej czasu na wykonanie zachowań pomocowych. Wskazuje to, że równanie mediów jest ważne dla natychmiastowej reakcji na wykluczenie społeczne, podczas gdy opóźnione w czasie reakcje emocjonalne i behawioralne agentów i awatarów różnią się, co może wynikać z tego, że uczestnicy nie są już w stanie bezmyślności.

Założenia i wnioski równania mediów opierają się na rygorystycznym programie badawczym, który opiera się na obiektywnych danych empirycznych przy użyciu wiarygodnych metod badawczych z zakresu nauk społecznych. Jak wyjaśniają Reeves i Nass (1996): „Naszą strategią uczenia się o mediach było udanie się do działu nauk społecznych w bibliotece, znalezienie teorii i eksperymentów dotyczących interakcji człowiek-człowiek – a następnie wypożyczenie… Weź długopis, przekreśl” człowieka” lub „środowiska” i mediów zastępczych. Kiedy to zrobiliśmy, wszystkie przewidywania i eksperymenty doprowadziły do medialnego równania: reakcje ludzi na media są zasadniczo społeczne i naturalne” (s. 251). Dane empiryczne wspierające równanie mediów są dokładne i obszerne. W badaniach przetestowano różnorodne cechy komunikacji z mediami – maniery, osobowość, emocje, role społeczne i formę. Poniżej znajdują się wyjaśnienia niektórych z bardziej interesujących ustaleń, które potwierdzają równanie mediów.

Uprzejmość

Uprzejmość to jedna z miar stosowanych przez naukowców do badania interakcji człowiek-komputer . Bycie uprzejmym jest automatyczną reakcją w większości interakcji międzyludzkich. Kiedy ktoś zadaje pytanie o siebie, większość ludzi udzieli pozytywnej odpowiedzi, nawet jeśli może to być nieuczciwa odpowiedź, aby uniknąć zranienia uczuć drugiej osoby. Aby przetestować ten pomysł z interakcją człowiek-komputer, naukowcy zaprojektowali eksperyment, w którym uczestnicy pracowali z komputerem podczas ćwiczenia korepetycji. Komputer dostarczyłby im faktów na temat kultury amerykańskiej, a następnie dostarczyłby informacji uzupełniających. Następnie komputer zachęcał uczestników do rozwiązania testu oceniającego to, czego się nauczyli. Po zakończeniu testów uczestnicy zostali poproszeni o ocenę wydajności komputera. Uczestnicy zostali przydzieleni do jednego z trzech warunków – oceny ołówkiem i kartką papieru, oceny na innym komputerze lub oceny na tym samym komputerze. Wyniki wskazują, że uczestnicy, których poproszono o ocenę tego samego komputera, dali komputerowi więcej pozytywnych opinii niż dwa pozostałe warunki. Aby dowiedzieć się więcej o tym eksperymencie, patrz Nass, Moon i Carney, 1999.

Negatywne

W psychologii istnieje prawo hedonicznej asymetrii, które mówi, że oceny dobra i zła są ważne, ale nie to samo; przeważają negatywne doświadczenia. Innymi słowy, ludzie mają tendencję do skupiania się na negatywach bardziej niż na pozytywach. Reakcje na negatywne sytuacje są automatyczne i wymagają większej uwagi procesu niż pozytywne doświadczenia. Przeznaczenie większej ilości zasobów na przetwarzanie informacji negatywnych zabiera zasoby dostępne do przetwarzania informacji pozytywnych, utrudniając w ten sposób zdolność zapamiętywania zdarzeń poprzedzających zdarzenie negatywne. Równanie medialne sugeruje, że ludzie mają podobne doświadczenia, gdy napotykają negatywne doświadczenia z mediami. Opracowano badanie, aby zbadać ideę, że „negatywne obrazy wstecznie hamują pamięć materiału, który je poprzedza, podczas gdy proaktywnie wzmacniają pamięć materiału, który następuje po nich” (Newhagen i Reeves, 1992, s. 25). Innymi słowy, czy oglądanie negatywnych obrazów w wiadomościach uniemożliwi komuś zapamiętanie informacji, których nauczył się tuż przed obejrzeniem negatywnego materiału? I odwrotnie, czy lepiej zapamiętają informacje, które otrzymali tuż po obejrzeniu negatywnego materiału?

W badaniu naukowcy stworzyli dwie wersje tej samej wiadomości – jedną z przekonującymi negatywnymi obrazami, a drugą bez. Uczestników poproszono o obejrzenie 20-minutowego filmu informacyjnego (połowa uczestników widziała negatywy, a druga połowa nie) oraz dodatkowego dziesięciominutowego filmu. Poinstruowano ich, aby uważali, ponieważ później zostaną poddani próbie. Ankieta uzupełniająca została wysłana 6 do 7 tygodni później, aby zmierzyć pamięć i przypomnieć sobie z wideo z wiadomościami. Wyniki potwierdzają tezę, że ludzie lepiej zapamiętują informacje, które pojawiają się po negatywnym zdarzeniu. Respondenci, którzy oglądali negatywy, lepiej pamiętali drugą połowę wiadomości niż część poprzedzającą negatywy. Wyniki tego badania dodatkowo potwierdzają założenie równania medialnego, że doświadczenia zapośredniczone są takie same jak doświadczenia naturalne.

Bardziej szczegółowe spojrzenie na to badanie można znaleźć w Newhagen i Reeves, 1992.

Koledzy z drużyny

Psychologia wykazała, że bycie częścią zespołu ma bezpośredni wpływ na postawę i zachowanie członków zespołu. Członkowie zespołu uważają, że są do siebie bardziej podobni niż osoby z zewnątrz. Istnieją dwie główne cechy, które definiują interakcje w zespole – tożsamość i współzależność. Aby grupa stała się zespołem, jej członkowie muszą identyfikować się ze sobą i wykazywać pewien stopień współzależności od siebie. Te dwie cechy zostały przetestowane w celu ustalenia, czy komputer może być członkiem zespołu.

W tym badaniu uczestnicy zostali przydzieleni do jednego z dwóch warunków. W pierwszym przypadku zostaliby sparowani z komputerem i staliby się drużyną niebieską. Komputer miał niebieską naklejkę, a człowiek nosił niebieską opaskę na rękę, co oznaczało, że w rzeczywistości byli zespołem. Drugim warunkiem była niebieska osoba, w której osoba korzystała z komputera, ale nie była uważana za członków zespołu, a komputer był tylko zasobem. Zadanie polegało na wykonaniu zadania „Przewodnik po przetrwaniu na pustyni”, w którym uczestnicy oceniają przedmioty, które uznają za najważniejsze, gdyby zostali pozostawieni na bezludnej wyspie. Uczestnicy-ludzie początkowo wykonywali ćwiczenie samodzielnie, a następnie wykonywali je przy użyciu komputera (albo jako członek zespołu, gdzie oceniano zarówno komputer, jak i człowieka, albo po prostu używając komputera jako zasobu). Wreszcie, uczestnicy mogli zmienić swoje rankingi, jeśli chcieli to zrobić. Wyniki tego badania wykazały, że uczestnicy, którzy pracowali z komputerem jako członek zespołu, postrzegali komputer jako bardziej podobny do siebie, pracowali w podobnym stylu do własnego, byli bardziej chętni do współpracy i przyjaźni niż osoby pracujące indywidualnie. Inne odkrycie tego badania wykazało, że uczestnicy, którzy pracowali z komputerem jako członek zespołu, byli bardziej skłonni do zmiany swojego zachowania i dostosowania się do ideału grupy, nawet jeśli członkiem zespołu był komputer. Badanie to potwierdza pogląd, że rozwijanie poczucia współzależności jest kluczem do ustanowienia przynależności do zespołu. Bardziej szczegółowy opis tego badania można znaleźć w Nass, Fogg i Moon, 1996.

Maniery, osobowość i role społeczne

Nass i Reeves odkryli, że ludzie są bardziej uprzejmi w stosunku do komputerów, z których regularnie korzystają, niż do komputerów, z których nigdy wcześniej nie korzystali, a ponadto ludzie mają tendencję do przypisywania cech osobowości przedmiotom przypominającym twarz. Na przykład, kiedy Apple po raz pierwszy wprowadził iPhone'a X w 2017 roku, zapoczątkował zupełnie nową erę dla smartfonów z wyświetlaczem na całym ekranie. Od tego czasu wiele osób określało górne czarne wycięcie na ekranie jako „grzywkę” ze względu na podobne podobieństwo. Dlatego Nass i Reeves uważają, że przypisujemy cechy osobowości telefonom, komputerom i innym urządzeniom i denerwujemy się na Siri, gdy opowiada kiepski żart. Przypisujemy też mediom role społeczne, czyli innymi słowy humanizujemy media, jak twierdzą Nass i Reeves. Na przykład telewizor może być przyjacielem, nauczycielem, sprzymierzeńcem lub wrogiem w zależności od tego, jakie cechy osobiste zdecydujemy się przypisać - ludzie przypisują większą zasługę tej samej treści wyświetlanej w ogólnokrajowym kanale informacyjnym, takim jak NBC, niż tej samej treści w niszowej stacji telewizyjnej. Co więcej, przypisujemy również role płci do technologii, odnosząc się do Siri jako on, jeśli ma męski głos, lub ona, jeśli ma głos żeński.

To tylko kilka z wielu badań potwierdzających równanie mediów. Aby uzyskać więcej informacji na ten temat i wcześniejsze badania, zobacz sekcję „Dodatkowa lektura” na końcu tego artykułu.

Równanie i obecność mediów

Teoria równań mediów jest ściśle związana z badaniami obecności . W badaniach Lee nad zjawiskami obecności kategoryzuje równanie mediów w dwóch sytuacjach: „automatyczne zastosowanie fizyki ludowej do obiektów wirtualnych” oraz „automatyczne zastosowanie psychologii ludowej moduły do wirtualnych aktorów społecznych stymulujących ludzi”. W przypadku pierwszego typu równania medialnego badania wykazały, że ludzie nadal zwracają większą uwagę na duże obiekty w środowisku wirtualnym, ponieważ nasz sposób myślenia jest wytrenowany w przekonaniu, że duże obiekty stanowią większe zagrożenie w prawdziwym życiu. W szczególności, jak wynika z raportów uczestników, ruchy na większym ekranie telewizora wydawały się szybsze i odczuwały większe poczucie ruchu, co prowadziło do większego podniecenia i pobudzenia fizjologicznego. Podobnie badania wykazały, że ludzie mają dużą tolerancję na różnice w wierności wizualnej, tak jak w prawdziwym otoczeniu, ponieważ człowiek naturalnie widzi świat w peryferyjnym polu widzenia. Wreszcie, ludzie często zwracają większą uwagę na poruszające się obiekty, mimo że nie powodują one szkód w środowisku wirtualnym, w przeciwieństwie do prawdziwego życia.

Psychologia ludowa pokazuje również znaczenie cyfrowej obecności społecznej. Na przykład ludzie wykazują wzajemne zachowanie podczas interakcji z komputerami. Uczestnicy ciężej pracują, aby pomóc komputerowi skalibrować rozdzielczość, podczas gdy komputer pomagał im wcześniej; Ludzie częściej ujawniają dane osobowe komputerom, które również ujawniają ich informacje. W takich przypadkach zachowanie wzajemności opracowane w module antropomorficznym jest automatycznie stosowane w rozmowach z wirtualnymi agentami społecznymi. Co więcej, ludzie są skłonni do znajdowania wskazówek w celu określenia cech osobowości nawet podczas interakcji z komputerami, tak jak to robimy w interakcjach społecznych.

Alternatywne wyjaśnienia

Zaproponowano kilka alternatywnych wyjaśnień równania mediów. Jednak, jak argumentują Nass i Moon (2000), te wyjaśnienia nie sumują się do zbioru dowodów empirycznych, które wspierają równanie mediów. Jednym z wyjaśnień jest to, że ludzie przypisują komputerom cechy ludzkie, znane również jako antropomorfizm . Nass i Moon (2000) obalają to twierdzenie, mówiąc: „Uczestnikami naszego eksperymentu byli dorośli, doświadczeni użytkownicy komputerów . Podczas przesłuchania upierali się, że nigdy nie zareagują towarzysko na komputer i gwałtownie zaprzeczali specyficznemu zachowaniu, które faktycznie wykazywali podczas eksperymentów” (s. 93). Drugim argumentem przeciwko równaniu medialnemu jest to, że uczestnicy w rzeczywistości odpowiadają programistom stojącym za komputerem. Nass i Moon (2000) odrzucają ten argument, cytując, że badania z udziałem wielu komputerów generalnie wykazały różnice w interakcjach między komputerami. Gdyby osoba wchodziła w interakcję z programistą za komputerem, nie byłoby żadnej różnicy w interakcji między komputerami. Krytycy argumentowali również, że sposób, w jaki zaprojektowano eksperymenty i kwestionariusze w badaniach Stanforda, mógł predysponować ich badanych do społecznej interakcji z technologią. Nass i Moon (2000) kontrargumentowali, twierdząc, że eksperymenty nie wprowadzały w błąd. Żaden z komputerów użytych w eksperymentach nie był spersonalizowany; komputer nigdy nie nazywał siebie „ja”, a uczestnicy wchodzili w interakcję z prostym tekstem na ekranie.

maksymy Grice'a

Reeves i Nass wyjaśniają, że maksymy H. Paula Grice'a dotyczące uprzejmości są prawdopodobnie najbardziej ogólnie przyjętymi regułami komunikacji uprzejmości i że reguły Grice'a są istotną podstawą wyjaśnienia równania medialnego. Cztery zasady to Jakość, Ilość, Przejrzystość i Trafność. Reeves i Nass wykorzystali te zasady, aby wyjaśnić, w jaki sposób wierzyli, że komputery mogą być aktorami społecznymi. Jakość odnosi się do tego, jak informacje prezentowane w rozmowie powinny mieć wartość, prawdę i znaczenie. Ilość odnosi się do tego, jak mówcy w interakcji powinni przedstawić odpowiednią ilość informacji, aby rozmowa była jak najbardziej użyteczna. Zbyt dużo lub zbyt mało informacji może obniżyć wartość informacji. Reeves i Nass argumentują, że ilość nie jest czymś, co media społecznościowe wykonują bardzo dobrze; uważają, że powoduje to frustrację, ponieważ komputery wyświetlają ludziom za dużo lub za mało informacji podczas próby komunikacji. Trafność odnosi się do treści informacji przekładanych na interakcję – informacje te powinny być zarówno istotne, jak i na temat. Reeves i Nass argumentują, że komputery powinny być konfigurowalne, aby użytkownik miał kontrolę nad trafnością, i zaobserwowali, jak komputery mają trudności z reagowaniem na życzenia lub cele użytkownika.

Reeves i Nass argumentują, że maksymy Grice'a są istotnymi wytycznymi dla równania medialnego, ponieważ łamanie tych zasad ma znaczenie społeczne. Jeśli jedna strona interakcji społecznej naruszy regułę, druga strona może to odebrać jako brak uwagi lub zmniejszenie wagi rozmowy; innymi słowy, obrażają się. Prowadzi to do negatywnych konsekwencji zarówno dla strony, która naruszyła regułę, jak i do wartości rozmowy.

Przeciwstawne wyniki badań

Zbieranie informacji w grze

W badaniu, które bada skuteczność botów ankietowych zbierających dane w wirtualnej grze 3D Second Life , naukowcy stwierdzili, że wynik zarówno potwierdza, jak i zaprzecza teorii równania mediów. Bot i człowiek podczas wywiadu podchodzili do awatarów w Second Life i zadawali pytania w ankiecie za pomocą prywatnych czatów. Wynik pokazuje, że ankieterzy botów i ludzi są równie skuteczni w zbieraniu rzeczywistych informacji w środowisku wirtualnym. Jednak badając polaryzację odpowiedzi, naukowcy odkryli, że większość odpowiedzi zebranych przez bota jest neutralna, podczas gdy większość odpowiedzi zebranych przez ludzi jest uważana za negatywną.

Aplikacje i rozszerzenia

Robotyka

W badaniu, w którym badano reakcje źrenic na roboty i ludzkie emocje, naukowcy znaleźli wyniki potwierdzające Dolinę Niesamowitości oraz teoria równań mediów. Naukowcy rejestrują wielkość źrenic 40 uczestników podczas oglądania i oceniania zdjęć robotów i ludzkich twarzy wyrażających różne emocje. Wygląd robotów waha się od kreskówkowego lub mniej ludzkiego do bardziej ludzkiego. Później uczestnicy są proszeni o wypełnienie kwestionariusza, w którym pytają, czy mogliby sobie wyobrazić rzeczywiste interakcje społeczne z robotami na podstawie ich podobieństwa do ludzi. Zgodnie z wynikami, roboty, które uważano za bardzo podobne do ludzi, radziły sobie gorzej w wyimaginowanych interakcjach społecznych, wywoływały mniejsze rozszerzenie źrenic i były trudniejsze do zidentyfikowania podczas okazywania emocji emocjonalnych. Ponadto w różnych sytuacjach emocjonalnych wzorzec rozszerzania źrenic wydaje się być bardzo podobny między bodźcami robota i człowieka. Dlatego wspiera niesamowitą Vally i teorię równania mediów przez obiektyw fizjologiczny.

Edukacja

W ostatnich latach poważne gry , czyli gry do nauki, zyskują coraz większą popularność w dziedzinie edukacji. Nauka oparta na grach cyfrowych bada skuteczność gier w poważnych celach. Zanurzając się w dynamicznym, interaktywnym i wizualizowanym środowisku gier, uczniowie prawdopodobnie rozwiną motywację, entuzjazm i zaangażowanie. W oparciu o teorię równania mediów ludzie będą reagować na interakcje z mediami tak, jakby były w prawdziwym życiu. Podobnie jak w prawdziwym życiu, przy projektowaniu poważnych gier producenci powinni wziąć pod uwagę wizualizacje, które wzbogacają interfejs gry, mogą również rozpraszać uwagę, zmniejszając efektywność nauki i zwiększając obciążenie poznawcze. Dlatego podczas tworzenia środowisk cyfrowych, które pielęgnują nawyki związane z nauką, jednocześnie stymulując entuzjazm użytkowników, należy osiągnąć równowagę.

Opieka zdrowotna

W badaniu oceniającym reakcje pacjentów na złe wieści dostarczane przez lekarzy-ludzi i robotów, naukowcy stwierdzili, że uczestnicy wolą przekaz robota. Wykorzystując częstości i statystyki Bayesa , badacze przetestowali trafność równania mediów i komputerów jako aktorów społecznych (CASA). Na podstawie wyniku równanie mediów nie jest prawdziwe. Uczestnicy zgłaszali, że wolą otrzymywanie negatywnych wyników z wiadomości od humanoidalnego robota niż telemedycyna z ludźmi. Ta preferencja może wynikać z braku ekspresji emocjonalnej kierującej uwagę na samą informację.

Dalsza lektura

Byron Reeves & Clifford Nass - The Media Equation: Jak ludzie traktują komputery, telewizję i nowe media jak prawdziwi ludzie i miejsca, Cambridge University Press: 1996.
Clifford Nass i Corina Yen – Człowiek, który okłamał swojego laptopa: czego maszyny uczą nas o relacjach międzyludzkich, Current/Penguin: 2010.