Twitter uporabljen kot raziskovalno orodje za ameriško psiho

Raziskovalci pridobivajo podatke iz tvitov, da bi dobili vpogled v človeško vedenje. Analitika velikih podatkov omogoča preiskovalcem, da preučijo vsebino velikega števila tweetov in izvajajo spletne poskuse, da bi bolje razumeli posameznikovo vedenje.

Na primer, psihologi univerze Emory so odkrili, da posamezniki, ki ponavadi razmišljajo naprej, bolj verjetno vlagajo denar in se izogibajo tveganjem. To so določili z analizo besedila skoraj 40.000 uporabnikov Twitterja in nato izvedli spletne poskuse vedenja ljudi, ki so jim zagotovili ročaje na Twitterju.

Raziskava je objavljena v reviji Zbornik Nacionalne akademije znanosti (PNAS).

Raziskovalci so ugotovili tudi povezavo med daljšim prihodnostom in manj tveganim odločanjem na ravni prebivalstva ZDA. "Twitter je za psihologe kot mikroskop," pravi soavtor Phillip Wolff.

»Zdi se, da naravoslovni podatki, pridobljeni iz tvitov, dajejo vpogled ne le v misli visokotoncev v določenem času, temveč tudi v relativno stabilen kognitivni proces. Uporaba socialnih medijev in analitičnih orodij za velike podatke odpira novo paradigmo v načinu preučevanja človeškega vedenja. "

Soavtor Robert Thorstad, doktor Emory Kandidat je zasnoval idejo za raziskavo, se ukvarjal z načrtovanjem in analizami ter vodil poskuse.

"Fascinira me, kako lahko vsakdanje vedenje ljudi daje veliko informacij o njihovi psihologiji," pravi Thorstad.

"Veliko našega dela je bilo avtomatizirano, zato smo lahko analizirali milijone tvitov iz vsakdanjega življenja tisočev posameznikov."

Bližnjevidnost, ki jo najdemo v tvitih posameznikov, je bila kratka, običajno le nekaj dni, kar se razlikuje od predhodnih raziskav, ki so nakazovale prihodnjo vidljivost v zaporedju let.

"Ena od možnih razlag je, da je razlika posledica značilnosti družbenih omrežij," pravi Wolff. Drug možen razlog, dodaja, je ta, da so predhodne študije posameznike izrecno spraševale, kako daleč mislijo v prihodnost, medtem ko PNAS papir je uporabil vgrajene mere prejšnjih tweetov.

Razmerje med prihodnostjo in odločanjem se morda zdi očitno, vendar raziskovalci ugotavljajo, da prejšnje ugotovitve na to temo niso bile dosledne. Vendar pa so te nedoslednosti lahko posledica dejavnikov, kot so pristranskost opazovalcev v laboratoriju in majhne velikosti vzorcev.

The PNAS prispevek je uporabil različne metode (na primer orodja za obdelavo naravnega jezika Stanford CoreNLP in SUTime, časovni označevalnik, ki temelji na pravilih in temelji na vzorcih regularnih izrazov) za samodejno analizo sledilnih besedil na Twitterju, ki so jih prej pustili posamezni subjekti.

Eksperimentalni podatki so bili zbrani z uporabo amazonskega orodja za množično izvajanje storitev Mechanical Turk, spletnega mesta, kjer lahko posamezniki zaključujejo psihološke eksperimente in druge internetne naloge. Udeleženci poskusov Mechanical Turk so bili pozvani, naj priskrbijo svoje Twitter ročaje.

V enem poskusu za PNAS paper, so udeleženci Mechanical Turk odgovorili na klasično vprašanje popustov z zamudo, na primer: Ali bi raje danes 60 USD ali 100 USD v šestih mesecih?

Analizirani so bili tudi tviti udeležencev. Usmerjenost v prihodnost se je merila s težnjo udeležencev k tvitanju o prihodnosti v primerjavi s preteklostjo. Prizornost za prihodnost so merili glede na to, kako pogosto so se tviti nanašali na prihodnost in kako daleč v prihodnost.

Rezultati so pokazali, da usmerjenost v prihodnost ni povezana z naložbenim vedenjem, ampak da bodo posamezniki z daljnovidnostjo v prihodnosti bolj verjetno počakali na prihodnje nagrade kot tisti s bližnjo prihodnostjo.

To kaže na to, da je naložbeno vedenje odvisno od tega, kako daleč posamezniki razmišljajo v prihodnost, in ne od njihove nagnjenosti k razmišljanju o prihodnosti na splošno.

V drugem eksperimentu Mechanical Turk je bila uporabljena digitalna balonska analogna naloga (BART). V tej vaji so lahko udeleženci zaslužili pravi denar vsakič, ko so napihnili balon, toda vsaka inflacija bi lahko privedla do tega, da se balon pokaže, kar za rezultat ni prinašalo denarja.

Če bi se udeleženci nehali napihovati, preden se je balon pojavil, bi lahko vložili zasluženi denar in nadaljevali do naslednjega preizkusa.

Analizirani so bili tudi tviti udeležencev BART. Rezultati so pokazali, da je manj verjetno, da bodo tisti z daljšim prihodnjim videnjem tvegali popolno napihovanje balona.

Druga študija v PNAS članek osredotočen na uporabnike Twitterja, katerih profili so jih vezali na določeno državo. Za prihodnost je bilo analiziranih približno osem milijonov njihovih tvitov.

Raziskovalci so izmerili vedenja države, ki prevzema tveganje na ravni prebivalstva, z uporabo javno dostopnih statističnih podatkov, kot so stopnja skladnosti z varnostnimi pasovi, stopnja vožnje v pijanem stanju in stopnja nosečnosti v najstniških letih. Rezultati so pokazali, da so bili krajši ukrepi za prihodnost za tvite iz posameznih držav tesno povezani z višjimi stopnjami tveganega vedenja, po vzorcu, podobnem rezultatom posameznih eksperimentalnih študij.

Za merjenje naložbenega vedenja države so raziskovalci uporabili državno statistiko za porabo v državnih parkih, predšolskem izobraževanju, avtocestah in izobraževanju na učenca. Raziskovalci so ugotovili, da so države, ki so več vlagale na ta področja, povezane s tvitami posameznikov z daljšo prihodnostjo, vendar ne na statistično pomembni ravni.

Raziskovalci so nadzorovali demografske podatke države, kot so politična usmerjenost, dohodek na prebivalca, dohodek gospodinjstva in BDP. "Ugotovili smo, da so demografski podatki sicer pomembni, vendar ne morejo razložiti učinkov razmišljanja o prihodnosti," pravi Wolff.

Ocenjuje se, da je 21 odstotkov odraslih Američanov, ki uporabljajo Twitter, navadno mlajših in bolj tehnološko pismenih od splošne populacije, priznava Thorstad. A dodaja, da demografski podatki Twitterja niso tako daleč od splošne populacije glede na spol, ekonomski status in stopnjo izobrazbe. In odstotek uporabnikov Twitterja, ki živijo na podeželju, v mestih in primestnih območjih, je skoraj enak.

"Twitter lahko zagotovi veliko širši nabor udeležencev kot mnogi psihološki eksperimenti, ki kot predmete uporabljajo predvsem dodiplomske študente," ugotavlja Thorstad. "Metode velikih podatkov lahko na koncu izboljšajo splošnost rezultatov psihologije."

"Preko socialnih medijev zbiramo ogromno podatkov o sebi, vedenjsko in sčasoma, kar pušča za seboj nekakšen digitalni fenotip," dodaja Wolff.

"Zdaj smo v dobi, ko imamo analitična orodja z velikimi podatki, ki lahko pridobivajo informacije, ki nam posredno sporočajo o posameznikovem kognitivnem življenju, in napovedujejo, kaj lahko posameznik počne v prihodnosti."

Vir: Emory Health Sciences