Twitter Amerika'nın Psyche'inde Araştırma Aracı Olarak Kullanılıyor

Araştırmacılar, insan davranışları hakkında içgörüler elde etmek için tweetlerden veri araştırıyor. Büyük veri analitiği, araştırmacıların çok sayıda tweet'teki içeriği incelemesine ve bireysel davranışı daha iyi anlamak için çevrimiçi deneyler yürütmesine olanak tanır.

Örneğin, Emory Üniversitesi psikologları, gelecek için daha fazla düşünme eğiliminde olan bireylerin para yatırma ve risklerden kaçınma olasılıklarının daha yüksek olduğunu keşfetti. Bu tespiti, yaklaşık 40.000 Twitter kullanıcısının metin analizleri yaparak ve ardından Twitter kullanıcılarını sağlayan kişilerin davranışlarının çevrimiçi deneylerini gerçekleştirerek yaptılar.

Araştırma dergide yer alıyor Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri (PNAS).

Araştırmacılar ayrıca, ABD eyaleti nüfusu düzeyinde daha uzun gelecek görüşlülük ile daha az riskli karar verme arasında bir ilişki buldular. Ortak yazar Phillip Wolff, "Twitter, psikologlar için bir mikroskop gibidir" diyor.

"Tweetlerden çıkarılan doğal veriler, yalnızca tweet'çilerin belirli bir zamandaki düşüncelerine değil, aynı zamanda nispeten istikrarlı bir bilişsel sürece ilişkin bilgiler veriyor gibi görünüyor. Sosyal medyayı ve büyük veri analitik araçlarını kullanmak, insan davranışını inceleme şeklimizde yeni bir paradigma açıyor. "

Eş-yazar Robert Thorstad, Emory Ph.D. aday araştırma fikrini ortaya attı, tasarım ve analizler üzerinde çalıştı ve deneyler yaptı.

Thorstad, "İnsanların günlük davranışlarının, psikolojileri hakkında nasıl pek çok bilgi verebildiğine hayran kaldım" diyor.

"İşimizin çoğu otomatikleştirildi, bu nedenle binlerce bireyin günlük yaşamlarından milyonlarca Tweeti analiz edebildik."

Bireylerin tweet'lerinde bulunan geleceğe dönük görüşlülük kısaydı, genellikle sadece birkaç gündü ve bu, yılların sırasına göre gelecekteki görüşlülüğü öneren önceki araştırmalardan farklıydı.

Wolff, "Olası yorumlardan biri, farkın sosyal medyanın bir özelliğinden kaynaklandığıdır" diyor. Bir başka olası neden, önceki çalışmaların bireylere açık bir şekilde geleceğe ne kadar yaklaştıklarını sormasıdır. PNAS kağıt önceki tweetlerin gömülü ölçümlerini kullandı.

Geleceğe bakma ve karar verme arasındaki ilişki açık görünse de, araştırmacılar konuyla ilgili önceki bulguların tutarlı olmadığını belirtiyorlar. Bununla birlikte, bu tutarsızlıklar, bir laboratuvar ortamında gözlemci önyargısı ve küçük numune boyutları gibi faktörlerden kaynaklanıyor olabilir.

PNAS kağıt çeşitli yöntemler (Stanford CoreNLP doğal dil işleme araç seti ve düzenli ifade kalıpları üzerine inşa edilmiş kural tabanlı bir geçici etiketleyici olan SUTime gibi) daha önce bireysel konular tarafından bırakılan Twitter metin izlerini otomatik olarak analiz etmek için kullandı.

Deneysel veriler, bireylerin psikoloji deneylerini ve diğer internet tabanlı görevleri tamamlayabilecekleri bir web sitesi olan Amazon kitle kaynak aracı Mechanical Turk kullanılarak toplandı. Mechanical Turk deneylerine katılanlardan Twitter kullanıcılarını temin etmeleri istendi.

Bir deneyde PNAS Makalede, Mechanical Turk katılımcıları klasik bir gecikme indirimi sorusunu yanıtladı: Bugün 60 doları mı yoksa altı ay içinde 100 doları mı tercih edersiniz?

Katılımcıların Tweetleri de analiz edildi. Gelecek yönelimi, katılımcıların geçmişe kıyasla gelecek hakkında tweet atma eğilimi ile ölçüldü. Geleceği görme yeteneği, tweetlerin ne sıklıkla geleceğe ve ne kadar geleceğe atıfta bulunulduğuna bağlı olarak ölçüldü.

Sonuçlar, gelecekteki oryantasyonun yatırım davranışıyla ilişkili olmadığını, ancak uzak geleceğe dönük bireylerin yakın geleceğe sahip olanlara göre gelecekteki ödülleri beklemeyi tercih etme olasılıklarının daha yüksek olduğunu gösterdi.

Bu, yatırım davranışının, bireylerin genel olarak gelecek hakkında düşünme eğilimlerine değil, geleceğe yönelik ne kadar düşündüklerine bağlı olduğunu göstermektedir.

İkinci bir Mechanical Turk deneyi, dijital bir Balon Analog Risk Görevi (BART) kullandı. Bu alıştırmada, katılımcılar bir balonu her şişirdiklerinde gerçek para kazanabilirlerdi, ancak her enflasyon balon patlamasına yol açabilir ve bu da o deneme için hiçbir para kazanılmamasına neden olabilir.

Katılımcılar balon patlamadan önce şişirmeyi bırakırlarsa, kazandıkları parayı yatırıp bir sonraki denemeye geçebilirler.

BART katılımcılarının tweetleri de analiz edildi. Sonuçlar, ileriyi daha uzun süre görebilenlerin balonu tamamen şişirme riskini alma olasılığının daha düşük olduğunu gösterdi.

Başka bir çalışma PNAS kağıt, profilleri kendilerini belirli bir duruma bağlayan Twitter kullanıcılarına odaklandı. Yaklaşık sekiz milyon tweet'i gelecek görüşlülük açısından analiz edildi.

Araştırmacılar, emniyet kemeri uyum oranları, alkollü araç kullanma oranları ve genç yaştaki hamilelik oranları gibi kamuya açık istatistiklerin vekaletini kullanarak bir eyaletin nüfus düzeyinde risk alma davranışlarını ölçtüler. Sonuçlar, bireysel deneysel çalışmaların sonuçlarına benzer bir modelde, bireysel eyaletlerden tweetler için daha kısa ileriye dönüklük ölçümlerinin daha yüksek riskli davranış oranlarıyla yakından ilişkili olduğunu gösterdi.

Bir eyaletin yatırım davranışını ölçmek için, araştırmacılar eyalet parkları, anaokulu öncesi eğitim, otoyollar ve öğrenci başına eğitim harcamaları için eyalet istatistiklerini kullandılar. Araştırmacılar, bu alanlara daha fazla yatırım yapan devletlerin, ileriyi daha uzun süre görebilen bireylerin tweet'leriyle ilişkili olduğunu, ancak istatistiksel olarak anlamlı bir düzeyde olmadığını buldular.

Araştırmacılar, siyasi yönelim, kişi başına gelir, hane geliri ve GSYİH gibi eyalet demografik özelliklerini kontrol ettiler. Wolff, "Demografi önemli olsa da, gelecek düşüncelerinin etkilerini açıklayamayacaklarını gördük," diyor.

Thorstad, Twitter kullanan Amerikalı yetişkinlerin tahmini yüzde 21'inin genel nüfustan daha genç ve teknolojik olarak daha okuryazar olma eğiliminde olduğunu kabul ediyor. Ancak Twitter’ın demografisinin cinsiyet, ekonomik durum ve eğitim seviyeleri açısından genel nüfustan çok da uzak olmadığını da ekliyor. Ve kırsal, kentsel ve banliyölerde yaşayan Twitter kullanıcılarının yüzdeleri neredeyse aynı.

Thorstad, "Twitter, öncelikli olarak lisans öğrencilerini konu olarak kullanan birçok psikoloji deneyinden çok daha geniş bir katılımcı havuzu sağlayabilir" diyor. "Büyük veri yöntemleri nihayetinde psikoloji sonuçları için genelleştirilebilirliği artırabilir."

Wolff, "Sosyal medya aracılığıyla davranışsal olarak ve zaman içinde kendimizle ilgili büyük miktarda veri topluyoruz, bu da bir tür dijital fenotipi geride bırakıyor" diye ekliyor.

"Şimdi, bir bireyin bilişsel yaşamı hakkında dolaylı olarak bir şeyler söylemek ve bir bireyin gelecekte neler yapabileceğini tahmin etmek için bilgi çıkarabilen büyük veri analitik araçlarına sahip olduğumuz bir çağdayız."

Kaynak: Emory Health Sciences