Twitter se koristi kao alat za istraživanje američke psihe
Istraživači vade podatke iz tweetova kako bi stekli uvid u ljudsko ponašanje. Analitika velikih podataka omogućuje istražiteljima da istražuju sadržaj velikog broja tweetova i pokreću mrežne eksperimente kako bi bolje razumjeli pojedinačno ponašanje.
Na primjer, psiholozi sa sveučilišta Emory otkrili su da osobe koje teže razmišljati dalje u budućnosti imaju veću vjerojatnost da ulažu novac i izbjegavaju rizike. To su utvrdili provodeći analize teksta gotovo 40 000 korisnika Twittera, a zatim izvodeći mrežne eksperimente ponašanja ljudi koji su im pružili ručke na Twitteru.
Istraživanje se pojavljuje u časopisu Zbornik Nacionalne akademije znanosti (PNAS).
Istraživači su također otkrili povezanost između dužeg budućeg gledanja i manje rizičnog donošenja odluka na razini populacije američke države. "Twitter je poput mikroskopa za psihologe", kaže koautor Phillip Wolff.
„Čini se da naturalistički podaci izvučeni iz tweetova daju uvid ne samo u misli visokotonaca u određeno vrijeme, već u relativno stabilan kognitivni proces. Korištenje društvenih medija i analitičkih alata za velike podatke otvara novu paradigmu u načinu na koji proučavamo ljudsko ponašanje. "
Koautor Robert Thorstad, dr. Emory kandidat je došao na ideju za istraživanje, radio na dizajnu i analizama te provodio eksperimente.
"Fasciniran sam kako svakodnevno ponašanje ljudi može dati puno informacija o njihovoj psihologiji", kaže Thorstad.
"Velik dio našeg rada bio je automatiziran, pa smo uspjeli analizirati milijune tweetova iz svakodnevnog života tisuća pojedinaca."
Budućnost pronađena u tweetovima pojedinaca bila je kratka, obično samo nekoliko dana, što se razlikuje od prethodnih istraživanja koja su sugerirala buduću vidljivost redoslijedom godina.
"Jedno od mogućih tumačenja je da je razlika posljedica značajke društvenih mreža", kaže Wolff. Drugi je mogući razlog, dodaje, taj što su prethodne studije izričito pitale pojedince koliko daleko misle u budućnost dok PNAS rad je koristio ugrađene mjere prethodnih tweetova.
Iako se veza između budućeg vida i donošenja odluka može činiti očitom, istraživači primjećuju da dosadašnja otkrića o toj temi nisu bila dosljedna. Međutim, ove nedosljednosti mogu biti posljedica čimbenika kao što su pristranost promatrača u laboratoriju i male veličine uzoraka.
PNAS rad se koristio raznim metodama (poput alata za obradu prirodnog jezika Stanford CoreNLP-a i SUTime, vremenski označivač zasnovan na pravilima izgrađen na uzorcima regularnih izraza) za automatsku analizu staza teksta Twittera koje su prethodno ostavili pojedini subjekti.
Eksperimentalni podaci prikupljeni su pomoću Amazonovog alata za kraudsourcing Mechanical Turk, web stranice na kojoj pojedinci mogu dovršiti psihološke eksperimente i druge internetske zadatke. Sudionici eksperimenata Mechanical Turk zamoljeni su da dostave svoje Twitter ručke.
U jednom eksperimentu za PNAS referata, sudionici Mechanical Turk odgovorili su na klasično pitanje s popustom odgode, poput: Želite li 60 dolara danas ili 100 dolara za šest mjeseci?
Analizirani su i tweetovi sudionika. Orijentacija prema budućnosti mjerila se tendencijom sudionika da tvitnu o budućnosti u odnosu na prošlost. Budućnost se mjerila na temelju toga koliko su se često tweetovi odnosili na budućnost i koliko daleko u budućnost.
Rezultati su pokazali da orijentacija na budućnost nije povezana s ponašanjem ulaganja, već da će osobe s dalekovidnom budućnošću vjerojatnije odlučiti čekati buduće nagrade od onih s bliskom budućnošću.
To sugerira da ponašanje ulaganja ovisi o tome koliko pojedinci misle u budućnost, a ne o njihovoj tendenciji da razmišljaju o budućnosti općenito.
Drugi eksperiment Mechanical Turk koristio je digitalni balonski analogni zadatak rizika (BART). U ovoj vježbi sudionici bi mogli zaraditi pravi novac svaki put kad bi napuhali balon, ali svaka bi napuhavanje mogla dovesti do iskakanja balona, što rezultira novcem zarađenim za to suđenje.
Ako bi se sudionici prestali napuhavati prije nego što je balon iskočio, mogli bi uložiti novac koji su zaradili i prijeći na sljedeće suđenje.
Analizirani su i tweetovi sudionika BART-a. Rezultati su pokazali da je manja vjerojatnost da će oni s dužim budućim vidom riskirati potpuno napuhavanje balona.
Još jedna studija u PNAS list usredotočen na korisnike Twittera čiji su ih profili vezali uz određeno stanje. Oko osam milijuna njihovih tweetova analizirano je na buduću vidljivost.
Istraživači su mjerili rizična ponašanja države na razini populacije koristeći proxy javno dostupnih statistika, poput stopa pridržavanja sigurnosnih pojaseva, stopa vožnje u pijanom stanju i stope trudnoće u tinejdžerskoj dobi. Rezultati su pokazali da su kraće mjere budućeg vida za tvitove iz pojedinih država usko povezane s višim stopama rizičnog ponašanja, po obrascu sličnom rezultatima pojedinačnih eksperimentalnih studija.
Da bi mjerili ponašanje države u ulaganju, istraživači su koristili državne statistike za potrošnju u državnim parkovima, predškolskom odgoju, autocestama i obrazovanju po učeniku. Istraživači su otkrili da su države koje su više ulagale u ta područja povezane s tweetovima osoba s dužim budućim vidom, ali ne i na statistički značajnoj razini.
Istraživači su kontrolirali državne demografske podatke poput političke orijentacije, dohotka po stanovniku, dohotka kućanstva i BDP-a. "Otkrili smo da, iako su demografski podaci važni, ne mogu objasniti učinke razmišljanja o budućnosti", kaže Wolff.
Procjenjuje se da 21 posto odraslih Amerikanaca koji koriste Twitter obično je mlađi i tehnološki pismeniji od opće populacije, priznaje Thorstad. No, dodaje da demografski podaci Twittera nisu toliko udaljeni od opće populacije u pogledu spola, ekonomskog statusa i razine obrazovanja. A postoci korisnika Twittera koji žive u ruralnim, urbanim i prigradskim područjima gotovo su isti.
"Twitter može pružiti mnogo širi spektar sudionika od mnogih psiholoških eksperimenata koji prvenstveno koriste studente kao predmete", napominje Thorstad. "Metode velikih podataka u konačnici mogu poboljšati generaliziranost rezultata psihologije."
"Kroz društvene medije skupljamo ogromne količine podataka o sebi, ponašajući se i s vremenom, što iza sebe ostavlja svojevrsni digitalni fenotip", dodaje Wolff.
"Sad smo u dobu u kojem imamo analitičke alate za velike podatke koji mogu izvući informacije kako bi nam neizravno rekli nešto o kognitivnom životu pojedinca i predvidjeli što bi pojedinac mogao učiniti u budućnosti."
Izvor: Emory Health Sciences
