Twitterit kasutatakse Ameerika psüühika uurimisvahendina

Teadlased kaevandavad tweetide andmeid, et saada teadmisi inimeste käitumise kohta. Suurandmete analüüs võimaldab uurijatel uurida suure hulga säutsu sisu ja korraldada veebikatseid, et paremini mõista individuaalset käitumist.

Näiteks avastasid Emory ülikooli psühholoogid inimesed, kes kipuvad tulevikku mõtlema, pigem investeerima raha ja hoiduma riskidest. Nad tegid selle kindlaks, viies läbi ligi 40 000 Twitteri kasutaja tekstianalüüsi ja tehes seejärel veebikatsetusi nende inimeste käitumise kohta, kes pakkusid oma Twitteri käepidemeid.

Uuring ilmub ajakirjas Rahvusliku Teaduste Akadeemia toimetised (PNAS).

Teadlased leidsid seose ka pikema tulevikunägemise ja vähem riskantse otsuste tegemise vahel USA osariigi elanikkonna tasandil. "Twitter on nagu mikroskoop psühholoogidele," ütleb kaasautor Phillip Wolff.

„Näib, et säutsudest kaevandatud naturalistlikud andmed annavad aimu mitte ainult tweeterite mõtetest konkreetsel ajal, vaid suhteliselt stabiilsest kognitiivsest protsessist. Sotsiaalmeedia ja suurandmete analüüsivahendite kasutamine avab uue käitumismudeli inimese käitumise uurimisel. "

Kaasautor Robert Thorstad, emori doktor. kandidaat esitas uurimistöö idee, töötas disaini ja analüüsidega ning viis läbi katseid.

"Mind köidab see, kuidas inimeste igapäevane käitumine võib anda palju teavet nende psühholoogia kohta," ütleb Thorstad.

"Suur osa meie tööst oli automatiseeritud, nii et suutsime analüüsida miljoneid säutse tuhandete inimeste igapäevaelust."

Inimeste säutsudest leitud tulevikunägemine oli lühike, tavaliselt vaid paar päeva, mis erineb varasematest uuringutest, mis viitavad tuleviku nägemisele aastate järjekorras.

"Üks võimalik tõlgendus on see, et erinevus tuleneb sotsiaalmeedia eripärast," ütleb Wolff. Teine võimalik põhjus, lisab ta, on see, et eelnevad uuringud küsisid inimestelt selgesõnaliselt, kui kaugele nad tulevikku mõtlevad PNAS paber kasutas eelmiste säutse sisseehitatud mõõtmeid.

Kuigi tulevikunägemise ja otsuste tegemise suhe võib tunduda ilmne, märgivad teadlased, et varasemad järeldused selles küsimuses pole olnud järjepidevad. Need vastuolud võivad olla aga tingitud sellistest teguritest nagu vaatleja kallutatus laboris ja valimi väike suurus.

The PNAS paber kasutas mitmesuguste meetodite kasutamist (nt Stanfordi CoreNLP loomuliku keele töötlemise tööriistakomplekt ja reeglipõhine ajaline märgistaja SUTime, mis oli üles ehitatud regulaaravaldiste mustritele), et analüüsida Twitteri tekstiradu automaatselt üksikute subjektide poolt.

Eksperimentaalsed andmed koguti Amazoni rahvahanketööriista Mechanical Turk abil, mis on veebisait, kus inimesed saavad teha psühholoogiakatseid ja muid Interneti-põhiseid ülesandeid. Mechanical Türgi katsetes osalejatel paluti varustada oma Twitteri käepidemed.

Ühes katses PNAS Dokumendis vastasid Mechanical Turk osalejad klassikalisele viivitatud allahindluse küsimusele, näiteks: Kas eelistate täna 60 dollarit või kuue kuu pärast 100 dollarit?

Analüüsiti ka osalejate säutse. Tulevikus orienteerumist mõõdeti osalejate tendentsiga minevikuga võrreldes tuleviku kohta säutsuda. Tulevikunägemist mõõdeti selle põhjal, kui sageli viitasid säutsud tulevikule ja kui kaugele tulevikku.

Tulemused näitasid, et tulevikku orienteerumine ei olnud seotud investeerimiskäitumisega, kuid kaugele tulevikku vaatavad inimesed valisid suurema tõenäosusega tulevaste hüvede ootamise kui lähinägelikud.

See viitab sellele, et investeerimiskäitumine sõltub sellest, kui kaugele üksikisikud tulevikku mõtlevad, mitte nende kalduvusest mõelda tulevikule üldiselt.

Teises mehaanilise Türgi katses kasutati digitaalset õhupalli analoogriski ülesannet (BART). Selles õppuses said osalejad teenida tõelist raha iga kord, kui nad õhupalli paisutasid, kuid iga inflatsioon võib viia õhupalli hüppamiseni, mille tulemuseks ei olnud selle kohtuprotsessi jaoks teenitud raha.

Kui osalejad lõpetasid enne õhupalli hüppamist õhupuhumise, said nad teenitud raha pangale panna ja jätkata järgmise kohtuprotsessiga.

Analüüsiti ka BARTi osalejate säutse. Tulemused näitasid, et pikema tulevikunägemisega inimesed riskisid õhupalli täispuhumisega vähem tõenäoliselt.

Teine uuring PNAS artikkel keskendus Twitteri kasutajatele, kelle profiilid sidusid nad kindla riigiga. Umbes kaheksa miljonit nende säutsu analüüsiti tulevikunägemise osas.

Teadlased mõõtsid riigi riskikäitumist elanikkonna tasandil, kasutades avalikult kättesaadavat statistikat, näiteks turvavööde järgimise määra, joobes juhtimise määra ja teismeliste raseduse määra. Tulemused näitasid, et lühemad tulevikunägemise meetmed üksikute riikide twiitide jaoks olid tihedalt seotud riskikäitumise suurema määraga, sarnaselt üksikute eksperimentaalsete uuringute tulemustele.

Riigi investeerimiskäitumise mõõtmiseks kasutasid teadlased riiklikku statistikat riigiparkidesse, lasteaiaeelsele haridusele, kiirteedele ja õpilasepõhisele haridusele kulutamiseks. Teadlased leidsid, et nendesse piirkondadesse rohkem investeerinud riike seostati pikema tulevikunägemisega isikute säutsudega, kuid mitte statistiliselt olulisel tasemel.

Teadlased kontrollisid riigi demograafilisi näitajaid, nagu poliitiline suundumus, sissetulek elaniku kohta, leibkonna sissetulek ja SKP. "Leidsime, et kuigi demograafia on oluline, ei suutnud nad tulevikumõtlemise mõjusid lahti seletada," ütleb Wolff.

Hinnanguliselt 21 protsenti ameeriklastest, kes kasutavad Twitterit, on tavaliselt nooremad ja tehnoloogiliselt kirjaoskamad kui kogu elanikkond, möönab Thorstad. Kuid ta lisab, et Twitteri demograafia ei ole soost, majanduslikust seisundist ja haridustasemest lähtudes üldisest elanikkonnast nii kaugel. Ja maal, linnas ja äärelinnas elavate Twitteri kasutajate protsent on praktiliselt sama.

"Twitter võib pakkuda palju laiemat osalejate kogumit kui paljud psühholoogilised eksperimendid, kus peamiselt kasutatakse õppeainetena üliõpilasi," märgib Thorstad. "Suurandmete meetodid võivad lõppkokkuvõttes parandada psühholoogiliste tulemuste üldistatavust."

"Sotsiaalmeedia kaudu kogume käitumise ja aja jooksul enda kohta tohutul hulgal andmeid, mis jätavad endast maha mingi digitaalse fenotüübi," lisab Wolff.

"Oleme nüüd ajastul, kus meil on suurandmete analüütilised tööriistad, mis saavad teavet hankida, et öelda meile midagi kaudselt indiviidi kognitiivsest elust ja ennustada, mida üksikisik tulevikus teha võib."

Allikas: Emory Health Sciences