„Twitter“ naudojama kaip Amerikos psichikos tyrimo priemonė

Mokslininkai kasa duomenis iš tweetų, kad gautų įžvalgų apie žmogaus elgesį. Didelių duomenų analizė leidžia tyrėjams ištirti turinį iš daugybės „tweetų“ ir atlikti internetinius eksperimentus, kad geriau suprastų asmens elgesį.

Pavyzdžiui, Emory universiteto psichologai atrado asmenis, linkusius galvoti apie ateitį, labiau linkę investuoti pinigus ir išvengti rizikos. Jie tai nustatė atlikdami beveik 40 000 „Twitter“ vartotojų teksto analizę ir tada atlikdami internetinius eksperimentus su žmonių, teikiančių „Twitter“ rankenas, elgesiu.

Tyrimas pasirodo žurnale Nacionalinės mokslų akademijos darbai (PNAS).

Tyrėjai taip pat nustatė ryšį tarp ilgesnio regėjimo ateityje ir mažiau rizikingo sprendimų priėmimo JAV valstijos gyventojų lygiu. „„ Twitter “yra tarsi mikroskopas psichologams“, - sako bendraautorius Phillipas Wolffas.

„Natūralistiniai duomenys, išgaunami iš tweetų, atrodo, suteikia įžvalgų ne tik apie tweeterių mintis tam tikru metu, bet ir apie gana stabilų pažinimo procesą. Socialinių tinklų ir didelių duomenų analizės priemonių naudojimas atveria naują paradigmą, kaip mes tiriame žmogaus elgesį “.

Autorius Robertas Thorstadas, Emory daktaras. kandidatas pateikė tyrimo idėją, dirbo su projektu ir analize bei atliko eksperimentus.

"Mane žavi, kaip kasdienis žmonių elgesys gali suteikti daug informacijos apie jų psichologiją", - sako Thorstadas.

„Didžioji mūsų darbo dalis buvo automatizuota, todėl galėjome analizuoti milijonus„ Tweets “iš tūkstančių žmonių kasdienio gyvenimo.“

Asmenų tweetuose rastas ateities regėjimas buvo trumpas, paprastai tik kelias dienas, o tai skiriasi nuo ankstesnių tyrimų, rodančių ateities regėjimą metų tvarka.

"Viena iš galimų interpretacijų yra ta, kad skirtumas atsiranda dėl socialinės žiniasklaidos ypatybės", - sako Wolffas. Kita galima priežastis, priduria jis, yra ta, kad ankstesniuose tyrimuose buvo aiškiai klausiama, kiek jie galvoja apie ateitį PNAS popieriuje buvo naudojamos ankstesnių „tweetų“ priemonės.

Nors santykis tarp regėjimo ateityje ir sprendimų priėmimo gali pasirodyti akivaizdus, ​​mokslininkai pažymi, kad ankstesnės išvados šia tema nebuvo nuoseklios. Tačiau šiuos neatitikimus gali lemti tokie veiksniai kaip stebėtojų šališkumas laboratorijoje ir nedidelis imties dydis.

The PNAS Straipsnyje buvo naudojami įvairūs metodai (pvz., „Stanford CoreNLP“ natūralios kalbos apdorojimo įrankių rinkinys ir „SUTime“, taisyklėmis paremtas laikinas žymeklis, sukurtas pagal reguliarius išraiškos modelius), kad automatiškai analizuotų „Twitter“ teksto takelius, kuriuos anksčiau paliko atskiri dalykai.

Eksperimentiniai duomenys buvo surinkti naudojant „Amazon“ sutelkimo įrankį „Mechanical Turk“ - svetainę, kurioje asmenys gali atlikti psichologijos eksperimentus ir kitas internetines užduotis. „Mechanical Turk“ eksperimentų dalyvių buvo paprašyta pateikti „Twitter“ rankenas.

Vieno eksperimento metu PNAS Straipsnyje „Mechanical Turk“ dalyviai atsakė į klasikinį uždelsimo diskontuoti klausimą, pavyzdžiui: ar norėtumėte šiandien 60 USD, ar 100 USD per šešis mėnesius?

Taip pat buvo analizuojami dalyvių „Tweets“. Orientacija į ateitį buvo matuojama dalyvių polinkiu čivinti apie ateitį, palyginti su praeitimi. Žvilgsnis į ateitį buvo matuojamas atsižvelgiant į tai, kaip dažnai „tweets“ nukreipė į ateitį ir kiek į ateitį.

Rezultatai parodė, kad orientacija į ateitį nebuvo siejama su investavimo elgsena, tačiau žmonės, turintys toliaregį regėjimą, dažniau rinkosi laukti būsimo atlygio nei tie, kurie matė artimiausiu metu.

Tai rodo, kad investavimo elgesys priklauso nuo to, kiek žmonės galvoja apie ateitį, o ne nuo jų polinkio galvoti apie ateitį apskritai.

Antrame „Mechanical Turk“ eksperimente buvo naudojama skaitmeninė balionų analoginė rizikos užduotis (BART). Šios pratybos metu dalyviai galėjo uždirbti realius pinigus kiekvieną kartą, kai pripūtė balioną, tačiau kiekviena infliacija galėjo sukelti baliono iššokimą, todėl už tą bandymą nebuvo uždirbta pinigų.

Jei dalyviai nustos išpūsti dar neiššokus balionui, jie galėjo uždirbti uždirbtus pinigus ir pereiti į kitą teismą.

Taip pat buvo analizuojami BART dalyvių tweetai. Rezultatai parodė, kad turintys ilgesnį regėjimą ateityje rečiau rizikuoja visiškai pripūsti balioną.

Kitas tyrimas PNAS Straipsnyje daugiausia dėmesio buvo skiriama „Twitter“ vartotojams, kurių profiliai susiejo juos su tam tikra valstybe. Apie aštuonis milijonus jų tweet'ų buvo išanalizuotas toliaregiškumas.

Tyrėjai išmatavo valstybės rizikingą elgesį gyventojų lygiu, naudodami viešai prieinamą statistiką, pvz., Saugos diržų laikymosi rodiklius, vairavimo išgėrus rodiklius ir paauglių amžiaus nėštumo rodiklius. Rezultatai parodė, kad trumpesnės ateities regėjimo priemonės, susijusios su tweet'ais iš atskirų valstybių, glaudžiai koreliuoja su didesniu rizikingo elgesio lygiu, panašiu į atskirų eksperimentinių tyrimų rezultatus.

Norėdami įvertinti valstybės investicinį elgesį, mokslininkai naudojo valstybinę statistiką, skirtą išlaidoms valstybiniams parkams, ikimokyklinio ugdymo įstaigoms, greitkeliams ir mokinių mokymui. Mokslininkai nustatė, kad valstybės, investavusios daugiau į šias sritis, buvo susijusios su ilgesnio regėjimo asmenų, bet ne statistiškai reikšmingo lygio, tweetais.

Tyrėjai kontroliavo valstybės demografinius rodiklius, tokius kaip politinė orientacija, pajamos vienam gyventojui, namų ūkio pajamos ir BVP. "Mes nustatėme, kad, nors demografiniai duomenys yra svarbūs, jie negali paaiškinti ateities mąstymo poveikio", - sako Wolffas.

Apskaičiuota, kad 21 proc. „Twitter“ besinaudojančių amerikiečių yra jaunesni ir technologiškai raštingesni už bendrą populiaciją, pripažįsta Thorstadas. Tačiau jis priduria, kad „Twitter“ demografija nėra taip toli nuo visų gyventojų, kalbant apie lytį, ekonominę padėtį ir išsilavinimo lygį. Kaime, mieste ir priemiesčiuose gyvenančių „Twitter“ vartotojų procentai yra praktiškai vienodi.

„„ Twitter “gali suteikti daug platesnį dalyvių būrį nei daugelis psichologijos eksperimentų, kuriuose pirmiausia studentai naudojami kaip dalykai“, - pažymi Thorstadas. „Didelių duomenų metodai galiausiai gali pagerinti psichologijos rezultatų apibendrinamumą“.

"Per socialinę žiniasklaidą mes kaupiame didžiulį kiekį duomenų apie save, elgesio ir laikui bėgant, o tai palieka savotišką skaitmeninį fenotipą", - priduria Wolffas.

„Dabar esame amžiuje, kai turime didelių duomenų analizės įrankius, kurie gali išgauti informaciją, kad netiesiogiai pasakotų apie asmens pažintinį gyvenimą ir numatytų, ką individas galėtų veikti ateityje“.

Šaltinis: „Emory Health Sciences“