Los tweets transmiten la experiencia psicológica de un día típico
Un nuevo estudio sugiere que una revisión de 140 personajes de redes sociales puede proporcionar información sorprendentemente precisa sobre la vida de alguien.
La nueva investigación, publicada en MÁS UNO, es el primero en utilizar datos de sitios de redes sociales para estudiar situaciones de la vida real.
Investigadores de la Florida Atlantic University (FAU) utilizaron más de 20 millones de tweets para estudiar las características psicológicas de situaciones del mundo real que las personas realmente experimentaron en el transcurso de dos semanas.
David Serfass, un Ph.D. El estudiante de psicología en FAU y Ryne Sherman, Ph.D., querían aprender sobre los tipos de situaciones que las personas experimentan a lo largo del tiempo y cómo el género y la densidad de población pueden afectar las experiencias de situaciones.
Los investigadores descubrieron grandes diferencias de género y diferencias significativas entre los días de semana y los fines de semana. Sin embargo, también mostraron que las personas en áreas urbanas y rurales experimentan situaciones que son, en su mayor parte, psicológicamente similares.
Twitter es un canal de medios único y una fuente de datos sociales voluminosos, ya que aproximadamente 271 millones de usuarios envían más de 500 millones de tweets todos los días. La gente frecuentemente tuitea sobre sus ubicaciones, lo que están haciendo, cómo se sienten o cosas que les parecen interesantes en el momento presente.
En otras palabras, las personas tienden a twittear sobre las situaciones que experimentan.
“Twitter es una corriente digital de conciencia de sus usuarios y nos preguntamos si podríamos determinar las características psicológicas de las situaciones que las personas estaban experimentando en función de sus Tweets”, dijo Serfass. "Hay pocas compilaciones de datos sobre el pensamiento, el comportamiento y las emociones humanas tan vastas, lo que hace de Twitter un medio excelente para comprender la experiencia humana".
Esta nueva investigación de FAU aborda dos preguntas: ¿Es posible extraer de forma automática y precisa las características de la situación de los Tweets? ¿Qué podemos aprender sobre las situaciones que experimentan las personas a partir de sus Tweets?
En el estudio, Serfass y Sherman pudieron desarrollar un método para extraer automáticamente información significativa sobre las situaciones que las personas experimentan en su vida diaria de los tweets.
Los investigadores reunieron 5,000 tweets y calificaron cada tweet en ocho dimensiones centrales de situaciones (deber, intelecto, adversidad, apareamiento, positividad, negatividad, engaño y socialidad). Las dimensiones utilizadas fueron desarrolladas en investigaciones previas.
A continuación, utilizaron un programa informático llamado Conteo de palabras de consulta lingüística (LIWC) para cuantificar las palabras utilizadas en los tweets en distintas agrupaciones psicológicas y léxicas. Las categorías incluían autorreferencias, palabras positivas, palabras negativas, pronombres personales y descriptores similares.
Serfass y Sherman luego usaron técnicas de aprendizaje automático para determinar qué categorías de palabras tendían a coexistir con qué características psicológicas. Por ejemplo, encontraron que las personas que se encontraban en situaciones caracterizadas por el "deber" eran más propensas a utilizar palabras como "trabajo" y "trabajo". Las personas que se encontraban en situaciones caracterizadas por la adversidad tenían más probabilidades de usar malas palabras.
Los investigadores creen que estos métodos de puntuación representan la “punta del iceberg” en términos de lo que se puede aprender sobre las situaciones que la gente crea, encuentra e imagina. De hecho, el conocimiento de los vínculos entre las palabras que la gente usa para describir sus situaciones y las características psicológicas de esas situaciones puede usarse para predecir cómo son otras situaciones.
“Eso es exactamente lo que hicimos. Aplicamos nuestros algoritmos de puntuación a más de 20 millones de tweets recopilados de Twitter ”, dijo Sherman. "Por lo tanto, pudimos trazar un mapa de los tipos de situaciones que las personas experimentan a lo largo del tiempo y el día, y en las áreas urbanas frente a las rurales de los EE. UU."
Muchos de los enlaces verifican lo que muchos observan de forma intuitiva.
Por ejemplo, los investigadores descubrieron que las personas experimentaron en promedio más positividad durante el fin de semana y más negatividad durante la semana laboral. Las personas también experimentaron niveles más altos de deber durante la jornada laboral de “9 a 5” y más socialidad por las tardes.
En términos de diferencias de género, las hembras experimentaron niveles más altos de apareamiento y situaciones más emocionales, tanto positivas como negativas, que los machos.
"Esta investigación tiene implicaciones sobre cómo podemos utilizar las redes sociales para comprender la experiencia humana", dijo Sherman. “Piense en lo que podemos aprender de situaciones relacionadas con días festivos, festivales, eventos deportivos, trastornos políticos e incluso desastres naturales, que podrían examinarse con estos métodos. En ese sentido, realmente estamos comenzando ".
Fuente: Florida Atlantic University / EurekAlert
