Twitter "Madencilik" Yaşamdan Memnuniyeti Değerlendiriyor

Hepimiz mutluluk için çabalamamıza rağmen, mutlu olup olmadığımızı nasıl ölçebiliriz? Mutlu bir toplulukta mı yaşıyoruz? Yoksa mutlu bir ülke mi? Yaşamdan duyduğumuz memnuniyeti nasıl değerlendirebiliriz?

Iowa Üniversitesi'ndeki (UI) araştırmacılar, bu soruları ve daha fazlasını yanıtlamak için sosyal medyaya dönüyor.

Bu yeni çalışmada, bilgisayar bilimcileri, mutluluğun bir bileşeni olan kullanıcıların yaşam memnuniyetini ölçmek için iki yıllık Twitter verilerini kullandı.

Araştırmanın baş yazarı ve UI Bilgisayar Bilimleri Bölümü mezunu olan Chao Yang, bu çalışmanın mutlulukla ilgili çoğu sosyal medya araştırmasından farklı olduğunu çünkü kullanıcıların zaman içinde hayatları hakkında nasıl hissettiklerine baktığını söyledi. o an nasıl hissettiklerini.

Yang, "Butan gibi ülkelerde, GSYİH gibi mevcut başarı ölçülerinden memnun değiller, bu yüzden Gayri Safi Ulusal Mutluluk Endeksini ölçüyorlar" diyor. “İnsanlarının ne kadar iyi yaşadığını bilmek istiyorlar; orada bir fırsat gördük. "

Çalışma dergide görünüyor PLOS One.

Yang, fakülte danışmanı Padmini Srinivasan, Ph.D. ile birlikte, Ekim 2012'den Ekim 2014'e kadar yaklaşık üç milyar tweet'ten veri topladı. Veri setlerini yalnızca "Ben", "ben" kelimeleriyle birinci şahıs tweetleriyle sınırladılar. veya kendi kendini yansıtma ileten mesajlar alma olasılığını artırmak için içlerinde "benim".

Arayüz Dilbilim Bölümündeki iki öğrencinin yardımıyla Yang ve Srinivasan, kişinin yaşamından memnuniyet veya memnuniyetsizliği ifade etmenin temel yollarını yakalamak için algoritmalar geliştirdi.

Daha sonra, bu ifadeleri, Twitter'da yaşam doyumunun ifadelerini ve eş anlamlılarını bulmak için erişim şablonları oluşturmak için kullandılar. Örneğin, "hayatım harika" ifadesinin şablonu aynı zamanda "hayatım harika", "hayatım harika" gibi ifadeler de içerecektir.

UI araştırmacıları, insanların uzun vadeli mutluluk ve yaşamlarından duydukları memnuniyet duygularının zaman içinde sabit kaldığını, bir seçim, spor maçı veya başka bir ülkedeki deprem gibi dış olaylardan etkilenmediğini keşfetti.

Srinivasan, bu bulguların, tipik olarak kısa vadeli mutluluğa ("duygulanım" denir) bakan ve insanların günlük ruh hallerinin dış olaylardan büyük ölçüde etkilendiğini bulan mutluluk üzerine önceki sosyal medya araştırmalarıyla çeliştiğini söylüyor.

Bununla birlikte, UI bulguları, araştırmalarına güvenilirlik kazandırdığını söylediği öznel iyi oluş üzerine geleneksel sosyal bilim araştırmalarıyla ("mutluluk" için bilimsel terim) tutarlıdır.

Srinivasan, "Mutluluğu incelemenin geleneksel yöntemleri anketler ve gözlemler yoluyla olmuştur ve bu çok çaba gerektirir" dedi.

"Ama gerçekten sosyal medyaya girip gözlemler alabilirseniz, bu fırsatı görmezden gelmenin akıllıca olmayacağını düşünüyorum. Öyleyse geleneksel yöntemler devam etsin, ama sosyal medyaya da bakalım, eğer gerçekten mantıklı sonuçlar veriyorsa ve bu çalışma bunun sağladığını gösteriyor. "

Yang ve Srinivasan, Twitter kullanıcılarını, ikisi arasında bulunan temel farklarla, hayatlarından memnuniyet veya memnuniyetsizlik ifade edenlere göre gruplandırmayı başardılar.

Memnun kullanıcıların Twitter'da daha uzun süre aktif olduklarını ve daha fazla hashtag ve ünlem işareti kullandıklarını, ancak tweet'lerinde daha az URL yer aldığını gördüler. Memnun olmayan kullanıcıların tweet'lerinde kişisel zamirleri, bağlaçları ve küfürleri kullanma olasılığı daha yüksekti.

Ek olarak, kullanıcı arayüzü araştırmacıları memnun ve memnun olmayan kullanıcıların psikolojik süreçlerinde farklılıklar buldu.

Memnun olmayan kullanıcılar, memnun kullanıcılardan olumsuz duygu, öfke ve üzüntü ifade etme ve ifade edebilecek "gerekir", "ister", "beklemek", "umut" ve "ihtiyaç" gibi kelimeleri kullanma olasılıklarından en az yüzde 10 daha fazlaydı gelecek için kararlılık ve özlemler.

Ayrıca cinsel kelimeleri kullanma ve bunları olumsuz bir bağlamda kullanma olasılıkları daha yüksekti. Memnun kullanıcılar, özellikle sağlık ve cinsellikle ilgili olumlu duygu ifade etme olasılıkları daha yüksekti ve para ve din ile ilgili kelimeleri kullanma olasılıkları en az yüzde 10 daha yüksekti.

Diğer bir bulgu da, memnun olmayan kullanıcıların ölüm, depresyon ve anksiyete ile ilgili kelimeleri kullanma olasılığının en az yüzde 10 daha fazla olmasıdır.

Araştırmacılar ayrıca yaşam doyumlarına ilişkin değerlendirmelerini değiştiren kullanıcıları da inceledi. Zamanla memnuniyeti ifade etmekten memnuniyetsizliğe dönüşen kullanıcıların, memnuniyet ifade etmeye devam edenlere kıyasla öfke, kaygı, üzüntü, ölüm ve depresyon hakkında daha fazla bilgi paylaştığını buldular.

Srinivasan, bunun gibi araştırmaların önemli olduğunu çünkü yaşam doyumunun mutluluğun büyük bir bileşeni olduğunu söylüyor.

"Mutlu olmak, nihayetinde herkesin uğruna çabaladığı şey, bu yüzden önemli," diyor. “Bu araştırma ile, memnuniyetini ifade edenler ile yaşamlarından memnuniyetsizliklerini ifade edenler arasındaki farkları daha iyi anlayabiliriz. Muhtemelen gelecekte bu tür çalışmalarla uygun müdahaleler tasarlanabilir. "

Kaynak: Iowa Üniversitesi

FOTOĞRAF Kredisi: Bloomua / Shutterstock.com