Twitter utilizzato come strumento di ricerca per la psiche americana

I ricercatori stanno estraendo dati dai tweet per ottenere informazioni sul comportamento umano. L'analisi dei big data consente agli investigatori di esaminare i contenuti di un gran numero di tweet e di eseguire esperimenti online per comprendere meglio il comportamento individuale.

Ad esempio, gli psicologi della Emory University hanno scoperto che le persone che tendono a pensare ulteriormente al futuro hanno maggiori probabilità di investire denaro ed evitare rischi. Hanno preso questa decisione conducendo analisi del testo di quasi 40.000 utenti di Twitter e quindi eseguendo esperimenti online sul comportamento delle persone che hanno fornito i loro handle di Twitter.

La ricerca appare sulla rivista Gli atti della National Academy of Sciences (PNAS).

I ricercatori hanno anche trovato un'associazione tra una lungimiranza futura e un processo decisionale meno rischioso a livello di popolazione degli Stati Uniti. "Twitter è come un microscopio per gli psicologi", afferma il coautore Phillip Wolff.

"I dati naturalistici estratti dai tweet sembrano fornire approfondimenti non solo sui pensieri dei tweeter in un determinato momento, ma su un processo cognitivo relativamente stabile. L'uso dei social media e degli strumenti analitici dei big data apre un nuovo paradigma nel modo in cui studiamo il comportamento umano ".

Il coautore Robert Thorstad, Ph.D. Emory. il candidato ha avuto l'idea per la ricerca, ha lavorato alla progettazione e alle analisi e ha condotto gli esperimenti.

"Sono affascinato da come il comportamento quotidiano delle persone possa fornire molte informazioni sulla loro psicologia", dice Thorstad.

"Gran parte del nostro lavoro era automatizzato, quindi siamo stati in grado di analizzare milioni di Tweet dalla vita quotidiana di migliaia di individui".

La lungimiranza riscontrata nei tweet delle persone era breve, di solito solo pochi giorni, il che differisce da ricerche precedenti che suggerivano una futura vista nell'ordine degli anni.

"Una possibile interpretazione è che la differenza sia dovuta a una caratteristica dei social media", afferma Wolff. Un'altra possibile ragione, aggiunge, è che gli studi precedenti chiedevano esplicitamente alle persone fino a che punto pensavano nel futuro mentre il PNAS carta ha utilizzato le misure incorporate dei tweet precedenti.

Sebbene la relazione tra lungimiranza e processo decisionale possa sembrare ovvia, i ricercatori notano che i risultati precedenti sull'argomento non sono stati coerenti. Tuttavia, queste incongruenze possono essere dovute a fattori come il bias dell'osservatore in un ambiente di laboratorio e piccole dimensioni del campione.

Il PNAS il documento ha utilizzato una varietà di metodi (come il toolkit di elaborazione del linguaggio naturale Stanford CoreNLP e SUTime, un tagger temporale basato su regole costruito su modelli di espressioni regolari) per analizzare automaticamente le tracce di testo di Twitter lasciate in precedenza dai singoli soggetti.

I dati sperimentali sono stati raccolti utilizzando lo strumento di crowdsourcing di Amazon Mechanical Turk, un sito Web in cui le persone possono completare esperimenti di psicologia e altre attività basate su Internet. Ai partecipanti agli esperimenti di Mechanical Turk è stato chiesto di fornire i loro handle di Twitter.

In un esperimento per PNAS paper, i partecipanti a Mechanical Turk hanno risposto a una classica domanda sugli sconti sui ritardi, come: Preferiresti $ 60 oggi o $ 100 tra sei mesi?

Sono stati analizzati anche i Tweet dei partecipanti. L'orientamento futuro è stato misurato dalla tendenza dei partecipanti a twittare sul futuro rispetto al passato. La lungimiranza è stata misurata in base alla frequenza con cui i tweet si riferivano al futuro e alla distanza nel futuro.

I risultati hanno mostrato che l'orientamento futuro non era associato al comportamento di investimento, ma che gli individui con lungimiranza al futuro avevano maggiori probabilità di scegliere di aspettare ricompense future rispetto a quelli con lungimiranza.

Ciò suggerisce che il comportamento di investimento dipende da quanto gli individui pensano al futuro e non dalla loro tendenza a pensare al futuro in generale.

Un secondo esperimento di Mechanical Turk ha utilizzato un Balloon Analogue Risk Task (BART) digitale. In questo esercizio, i partecipanti potevano guadagnare denaro reale ogni volta che gonfiavano un palloncino, ma ogni gonfiaggio potrebbe far scoppiare il palloncino, con il risultato di non guadagnare denaro per quella prova.

Se i partecipanti smettessero di gonfiarsi prima che il palloncino scoppiasse, potrebbero incassare i soldi che hanno guadagnato e procedere alla prova successiva.

Sono stati analizzati anche i tweet dei partecipanti al BART. I risultati hanno mostrato che quelli con una lungimiranza futura avevano meno probabilità di correre il rischio di gonfiare completamente il pallone.

Un altro studio in PNAS documento incentrato sugli utenti di Twitter i cui profili li legavano a uno stato particolare. Circa otto milioni dei loro tweet sono stati analizzati per la lungimiranza.

I ricercatori hanno misurato i comportamenti di assunzione di rischio di uno stato a livello di popolazione utilizzando il proxy di statistiche pubblicamente disponibili, come i tassi di conformità alle cinture di sicurezza, i tassi di guida in stato di ebbrezza e i tassi di gravidanza tra le adolescenti. I risultati hanno mostrato che misure di lungimiranza più brevi per i tweet dei singoli stati erano strettamente correlate a tassi più elevati di comportamenti rischiosi, in un modello simile ai risultati dei singoli studi sperimentali.

Per misurare il comportamento di investimento di uno stato, i ricercatori hanno utilizzato le statistiche statali per la spesa in parchi statali, istruzione pre-asilo, autostrade e istruzione per alunno. I ricercatori hanno scoperto che gli stati che hanno investito di più in queste aree erano associati a tweet di individui con lungimiranza futura, ma non a un livello statisticamente significativo.

I ricercatori hanno controllato i dati demografici statali come l'orientamento politico, il reddito pro capite, il reddito familiare e il PIL. "Abbiamo scoperto che, sebbene i dati demografici siano importanti, non potevano spiegare gli effetti del pensiero futuro", afferma Wolff.

Il 21% stimato degli adulti americani che usano Twitter tendono ad essere più giovani e tecnologicamente più istruiti rispetto alla popolazione generale, ammette Thorstad. Ma aggiunge che i dati demografici di Twitter non sono così lontani dalla popolazione generale in termini di genere, condizione economica e livelli di istruzione. E le percentuali di utenti di Twitter che vivono in aree rurali, urbane e suburbane sono praticamente le stesse.

"Twitter può fornire un pool di partecipanti molto più ampio rispetto a molti esperimenti di psicologia che utilizzano principalmente studenti universitari come soggetti", osserva Thorstad. "I metodi basati sui big data possono in ultima analisi migliorare la generalizzabilità dei risultati psicologici."

"Attraverso i social media, stiamo accumulando enormi quantità di dati su noi stessi, in modo comportamentale e nel tempo, lasciando dietro di sé una sorta di fenotipo digitale", aggiunge Wolff.

"Siamo ora in un'epoca in cui disponiamo di strumenti analitici per big data in grado di estrarre informazioni per dirci qualcosa indirettamente sulla vita cognitiva di un individuo e per prevedere cosa potrebbe fare un individuo in futuro".

Fonte: Emory Health Sciences