ツイートは典型的な日の心理的経験を伝える

新しい研究は、140のソーシャルメディアキャラクターのレビューが誰かの人生について驚くほど正確な洞察を提供できることを示唆しています。

に発表された新しい研究 PLOS ONEは、ソーシャルネットワーキングサイトのデータを使用して実際の生活状況を研究する最初の人です。

フロリダアトランティック大学（FAU）の研究者は、2,000万を超えるツイートを使用して、2週間にわたって実際に経験した現実の状況の心理的特性を研究しました。

デイビッド・サーファス博士FAUの心理学の学生とRyne Sherman博士は、人々が時間の経過とともに経験する状況の種類、および性別と人口密度が状況の経験にどのように影響するかについて知りたいと考えていました。

研究者たちは大きな性差と平日と週末の間に有意差を発見しました。しかし、彼らはまた、都市部と農村部の人々が、ほとんどの場合、心理的に類似している状況を経験していることも示しました。

Twitterはユニークなメディアチャネルであり、約2億7100万人のユーザーが毎日5億以上のツイートを送信するため、膨大なソーシャルデータのソースです。人々は頻繁に自分の場所、彼らが何をしているか、彼らがどのように感じているか、または現時点で彼らが面白いと思うことについてツイートします。

つまり、人々は自分が経験する状況についてツイートする傾向があります。

「ツイッターはユーザーの意識のデジタルストリームであり、ツイートに基づいて、ユーザーが経験している状況の心理的特徴を判断できるかどうか疑問に思いました」とSerfass氏は述べています。 「人間の思考、行動、感情に関するデータの集まりはこれほど広大であり、Twitterは人間の経験を理解するための優れた媒体になっています。」

この新しいFAU調査は、2つの質問に対処します。ツイートから状況特性を自動的かつ正確に抽出することは可能ですか？人々がツイートから経験する状況について、私たちは何を学ぶことができますか？

調査では、サーファスとシャーマンは、人々が日常生活で経験する状況に関する有意義な情報をツイートから自動的に抽出する方法を開発することができました。

研究者は5,000のツイートを収集し、状況の8つの主要な側面（義務、知性、逆境、交配、陽性、否定、欺瞞、社会性）で各ツイートを評価しました。使用される寸法は、以前の研究で開発されました。

次に、彼らは言語的質問ワードカウント（LIWC）と呼ばれるコンピュータープログラムを使用して、ツイートで使用された単語を異なる心理的および語彙的グループに数量化しました。カテゴリには、自己参照、肯定的な単語、否定的な単語、人称代名詞、および類似の記述子が含まれていました。

SerfassとShermanは機械学習手法を使用して、どの単語カテゴリがどの心理的特徴と共起する傾向があるかを判断しました。たとえば、「義務」という特徴を持つ状況にある人は、「仕事」や「仕事」などの言葉を使う可能性が高いことがわかりました。逆境を特徴とする状況にあった人々は、下品な言葉を使う可能性が高かった。

研究者は、これらの採点方法は、人々が作成し、遭遇し、想像する状況について何を学ぶことができるかという点で「氷山の一角」を表すと信じています。実際、人々が自分の状況を説明するために使用する単語とそれらの状況の心理的特性との間のリンクの知識は、他の状況がどのようなものかを予測するために使用できます。

「それがまさに私たちがしたことです。 Twitterから収集した2000万を超えるツイートにスコアリングアルゴリズムを適用しました」とSherman氏は述べています。 「このようにして、私たちは人々が時間と日の間、そして米国の都市部と農村部で経験する種類の状況を計画することができました。」

リンクの多くは、多くが直観的に観察するものを確認します。

たとえば、研究者は、週末に平均してより多くの陽性を経験し、平日に多くの否定を経験する人々を発見しました。人々はまた、「9時から5時」までの勤務時間中はより高いレベルの義務を経験し、夜間はより多くの社会性を経験しました。

性差に関して、女性は男性よりも高いレベルの交尾とより感情的な状況（ポジティブとネガティブの両方）を経験しました。

「この研究は、ソーシャルメディアを使用して人間の経験を理解する方法に影響を与えます」とShermanは言いました。 「休日、フェスティバル、スポーツイベント、政治的激動、さらにはこれらの方法を使用して調査できる自然災害を取り巻く状況から私たちが何を学ぶことができるかを考えてください。その意味で、私たちは本当に始まったばかりです。」

出典：フロリダアトランティック大学/ EurekAlert