Twitter riječi mogu predvidjeti rizik od bolesti srca u regiji

Godinama se obećavalo vjerovanje da će platforme društvenih medija poboljšati procjenu zdravlja ili dobrobiti zajednice.

Nova studija sugerira da se proročanstvo moglo ispuniti jer su istraživači sa Sveučilišta Pennsylvania otkrili da Twitter može prikupiti više informacija o riziku od srčanih bolesti od mnogih tradicionalnih čimbenika zajedno.

Prethodne studije identificirale su mnoge čimbenike koji pridonose riziku od srčanih bolesti: tradicionalne, poput niskih primanja ili pušenja, ali i psihološke, poput stresa.

Stručnjaci već dugo pretpostavljaju da je psihološka dobrobit zajednica važna za tjelesno zdravlje, ali je teško izmjeriti. Sada istraživači vjeruju da Twitter može pružiti prozor u kolektivno mentalno stanje zajednice.

Istražitelji su pregledali 148 milijuna tweetova od 2009. do 2010. godine i usporedili jezik s podacima CDC-a o stopi smrtnosti od bolesti od županije do županije.

Istraživači su otkrili da su izrazi negativnih emocija poput bijesa, stresa i umora u tvitovima neke županije povezani s većim rizikom od srčanih bolesti. S druge strane, pozitivne emocije poput uzbuđenja i optimizma bile su povezane s nižim rizikom.

"Što se tiče psiholoških varijabli, najveća stvar koju smo otkrili i koja ide uz veće srčane bolesti su bijes i neprijateljstvo", rekao je Johannes Eichstaedt, vodeći autor rada objavljenog u časopisu Psihološka znanost.

Istraživači vjeruju da bi analiza tweetova mogla biti koristan alat u epidemiologiji i za mjerenje učinkovitosti javnozdravstvenih intervencija, jer korišteni jezik odražava psihološka stanja zajednica.

S milijardama korisnika koji svakodnevno pišu o svojim svakodnevnim iskustvima, mislima i osjećajima, svijet društvenih medija predstavlja novu granicu za psihološka istraživanja. Takvi bi podaci mogli biti neprocjenjiv alat javnog zdravstva ako se mogu povezati sa stvarnim rezultatima.

Imajući to na umu, istraživači već dugo proučavaju stupanj u kojem jezik koji ljudi koriste na mreži predstavlja njihove unutarnje misli i osjećaje.

Kako ne postoji način za izravno mjerenje unutarnjeg emocionalnog života ljudi, tim se u psihološkim istraživanjima oslanjao na tradiciju koja ove podatke crpi iz riječi koje ljudi koriste kada govore ili pišu.

Ranija istraživanja iz skupine pokazala su da takva lingvistička analiza može funkcionirati kao i tradicionalni upitnici u procjeni osobnosti pojedinca.

"Dobivanje ovih podataka putem anketa skupo je i dugotrajno, ali što je još važnije, ograničeni ste pitanjima uključenim u anketu", rekao je Eichstaedt.

"Nikada nećete dobiti psihološko bogatstvo koje dolazi s beskonačnim varijablama jezika koji ljudi odlučuju koristiti."

Vidjevši korelacije između jezika i emocionalnih stanja, istraživači su nastavili vidjeti mogu li pokazati povezanost između tih emocionalnih stanja i tjelesnih ishoda koji su u njima ukorijenjeni.

Imali su idealnog kandidata za koronarnu bolest srca, vodeći uzrok smrti u svijetu.

"Dugo se smatra da psihološka stanja utječu na koronarnu bolest", rekla je dr. Margaret Kern, docentica na Sveučilištu Melbourne u Australiji.

„Na primjer, neprijateljstvo i depresija povezani su sa bolestima srca na individualnoj razini biološkim učincima. Ali negativne emocije također mogu pokrenuti bihevioralne i socijalne reakcije; također je vjerojatnije da ćete piti, jesti loše i biti izolirani od drugih ljudi što neizravno može dovesti do bolesti srca. "

Kao česti uzrok rane smrtnosti, službenici javnog zdravstva pažljivo računaju kada se bolest srca utvrdi kao osnovni uzrok na smrtovnicama.

Također prikupljaju precizne podatke o mogućim čimbenicima rizika, kao što su stope pušenja, pretilosti, hipertenzije i nedostatka vježbanja. Ovi su podaci dostupni na razini županije u Sjedinjenim Državama, pa je istraživački tim imao za cilj uskladiti ovu fizikalnu epidemiologiju s njihovom digitalnom Twitter verzijom.

U studiji su istraživači pregledali niz javnih tweetova napravljenih između 2009. i 2010. Uspostavljeni emocionalni rječnici, kao i automatski generirane skupine riječi koje odražavaju ponašanje i stavove, korišteni su za analizu slučajnog uzorka tweetova od osoba koje su postavile svoje lokacije dostupno.

Bilo je dovoljno tweetova i zdravstvenih podataka iz oko 1300 županija, koje sadrže 88 posto stanovništva zemlje.

Istražitelji su otkrili da negativni emocionalni jezik i teme, poput riječi poput „mržnje“ ili progona, ostaju u snažnoj korelaciji sa smrtnošću od srčanih bolesti, čak i nakon što su uzete u obzir varijable poput dohotka i obrazovanja.

Pozitivni emocionalni jezik pokazao je suprotnu korelaciju, sugerirajući da optimizam i pozitivna iskustva, riječi poput "divno" ili "prijatelji" mogu zaštititi od bolesti srca.

"Odnos između jezika i smrtnosti posebno je iznenađujući", rekao je dr. H. Andrew Schwartz, gostujući docent. Vjeruje da odabir ljutitih riječi odražava stres zajednice jer ljudi koji cvrkuću bijesne riječi i teme općenito nisu oni koji umiru od srčanih bolesti.

"Ali to znači da ako su mnogi vaši susjedi bijesni, vjerojatnije je da ćete umrijeti od srčanih bolesti."

Ovo se otkriće uklapa u postojeće sociološko istraživanje koje sugerira da kombinirane karakteristike zajednica mogu više predvidjeti tjelesno zdravlje od izvještaja bilo koje osobe.

"Vjerujemo da odabiremo više dugoročnih karakteristika zajednica", rekao je dr. Lyle Ungar, profesor računalstva i informatike u Pensilvaniji.

„Jezik može predstavljati„ isušivanje drva “, a ne„ iskru “koja odmah dovodi do smrtnosti. Ne možemo predvidjeti broj srčanih napada koje će neka županija imati u određenom vremenskom roku, ali jezik može otkriti mjesta za intervenciju. "

Ostala upozorenja prediktivnoj snazi ​​metode uključuju socijalne čimbenike koji utječu na to kakve poruke ljudi odlučuju dijeliti na Twitteru.

"Međutim, ako su svi na Twitteru malo pozitivniji nego što su u stvarnom životu, ipak ćemo vidjeti varijacije od lokacije do lokacije, što nas najviše zanima", rekao je Schwartz.

Ova bi se varijacija mogla koristiti za utvrđivanje dokaza o učinkovitosti javno-zdravstvenih intervencija na razini zajednice, a ne na individualnoj razini. Nalazi tima pokazuju da ovi tweetovi prikupljaju informacije o ljudima kojima se ne može pristupiti na druge načine.

"Čini se da Twitter bilježi puno istih podataka koje dobivate iz zdravstvenih i demografskih pokazatelja", rekao je dr. Gregory Park, postdoktorant na Odsjeku za psihologiju Pennsylvania School of Arts and Science.

“Ali dodaje i nešto dodatno. Dakle, predviđanja s Twittera zapravo mogu biti točnija od korištenja skupa tradicionalnih varijabli. "

Izvor: Sveučilište Pennsylvania