Què pots dir sobre les persones i les seves situacions amb només 140 caràcters? Pel que sembla, bastant segons un nou estudi sobre Twitter acaba de publicar a PLOS ONE. Fins ara, cap investigació ha aprofitat les grans dades dels llocs de xarxes socials per estudiar situacions. Aquesta nova investigació proporciona informació sobre l'experiència psicològica d'un dia o setmana laboral típic.
Investigadors de la Florida Atlantic University van utilitzar més de 20 milions de tuits per estudiar les característiques psicològiques de situacions del món real que les persones realment van experimentar al llarg de dues setmanes. David Serfass, autor corresponent i Ph. D. Estudiant de psicologia a la FAU i Ryne Sherman, Ph. D., coautor de l'estudi i professor de psicologia a la Facultat de Ciències Charles E. Schmidt de FAU, volien conèixer els tipus de situacions que viuen les persones al llarg del temps i com el gènere i la població. la densitat pot afectar les experiències de la situació. Els resultats d'aquest estudi van mostrar grans diferències de gènere i diferències significatives entre els dies laborables i els caps de setmana. Tanmateix, també van demostrar que les persones de les zones urbanes i rurals viuen situacions que són, en la seva majoria, psicològicament similars.
Twitter té aproximadament 271 milions d'usuaris responsables de més de 500 milions de tuits cada dia. La gent fa piulades freqüentment sobre la seva ubicació, què estan fent, com se senten o coses que troben interessants en el moment present. En altres paraules, la gent tendeix a tuitejar sobre les situacions que viuen.
"Twitter és un flux digital de consciència dels seus usuaris i ens vam preguntar si podríem determinar les característiques psicològiques de les situacions que les persones vivien a partir dels seus tuits", va dir Serfass."Hi ha poques recopilacions de dades sobre el pensament, el comportament i les emocions humans tan vastes que fan de Twitter un mitjà excel·lent per entendre l'experiència humana."
Aquesta nova investigació de la FAU aborda dues preguntes: (1) És possible extreure automàticament i amb precisió les característiques de la situació dels tuits? (2) Què podem aprendre sobre les situacions que viuen les persones amb els seus tuits? En aquest estudi, primer d'aquest tipus, Serfass i Sherman van poder desenvolupar un mètode per extreure automàticament informació significativa sobre les situacions que viuen les persones a la seva vida diària dels tuits.
A l'estudi, van reunir 5.000 tuits i van tenir assistents d'investigació al seu laboratori que valoraven cadascun d'aquests tuits en vuit dimensions bàsiques de situacions, dimensions que van ajudar a descobrir en investigacions anteriors. A continuació, van utilitzar un programa informàtic anomenat Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) per quantificar les paraules utilitzades als tuits en diferents agrupacions psicològiques i lèxiques, com ara autoreferències, paraules positives, paraules negatives i pronoms personals.
Serfass i Sherman van utilitzar llavors tècniques d'aprenentatge automàtic per determinar quines categories de paraules tendien a coincidir amb quines característiques psicològiques. Per exemple, van trobar que les persones que es trobaven en situacions caracteritzades pel "deure" eren més propenses a utilitzar paraules com "treball" i "treball". Les persones que es trobaven en situacions caracteritzades per l'adversitat eren més propenses a fer servir insults.
Els mètodes de puntuació utilitzats en aquest estudi representen la "punta de l'iceberg" pel que fa al que es pot aprendre sobre les situacions que les persones creen, es troben i s'imaginen utilitzant els mètodes de puntuació automatitzats desenvolupats per Serfass i Sherman. Com que aquests investigadors ara coneixen els enllaços entre quines paraules utilitzen les persones per descriure les seves situacions i les característiques psicològiques d'aquestes situacions, poden utilitzar aquests enllaços per predir com són les altres situacions.
"Això és exactament el que vam fer. Hem aplicat els nostres algorismes de puntuació a més de 20 milions de tuits recopilats de Twitter", va dir Sherman."Així, vam poder traçar el tipus de situacions que viuen les persones al llarg del temps i del dia, i a les zones urbanes i rurals dels EUA."
Serfass assenyala que algunes de les troballes que van ser interessants i intuïtives són que la gent va experimentar de mitjana més positivitat el cap de setmana i més negativitat durant la setmana laboral. La gent també va experimentar nivells més alts de deure durant la jornada laboral de "9 a 5" i més socialitat a les nits. Pel que fa a les diferències de gènere, les femelles van experimentar nivells més alts d'aparellament i més situacions emocionals, tant positives com negatives, que els mascles.
"Aquesta investigació té implicacions sobre com podem utilitzar les xarxes socials per entendre l'experiència humana", va dir Sherman. "Penseu en el que podem aprendre de situacions al voltant de vacances, festivals, esdeveniments esportius, trastorns polítics i fins i tot desastres naturals, que es podrien examinar amb aquests mètodes. En aquest sentit, realment estem començant."
