https://facebook.com/298276320198577_2804291266263724
Если вы хотите измерить эмоциональную температуру планеты и нуждаетесь в кольце — индикаторе настроения, подходящего для земного шара размера, вам, вполне вероятно, поможет Twitter. Почти 1 млрд обладателей аккаунтов и около 6000 публикаций ежесекундно — уже сам объём этих микропосланий, включая их содержание и интонации, представляет собой океан данных, который могут бороздить социологи в поисках объяснений человеческому поведению.
Несколько лет назад два социолога из Корнеллского университета Майкл Мэйси и Скотт Голдер исследовали 500 млн твитов, которые 2,4 млн пользователей из 48 стран мира размещали на протяжении двух лет.
Они надеялись использовать этот кладезь информации, чтобы оценить эмоциональное состояние людей, в частности, установить, как на протяжении определённого отрезка времени сменяют друг друга «позитивный аффект» (такие эмоции, как воодушевление, уверенность в успехе и оживление) и «негативный аффект» (гнев, апатия и чувство вины).
Разумеется, исследователи не перечитывали все эти полмиллиарда твитов один за другим. Вместо этого они загружали публикации в мощный анализатор текстов — использовали широко применяемую компьютерную программу LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count), которая оценивала эмоциональную окраску каждого слова.
Мэйси и Голдер обнаружили удивительно устойчивую закономерность изменений в настроениях людей в течение дня, о которой и сообщили в своей публикации в научном журнале Science. Судя по языку твитов, позитивный аффект пользователей рос по утрам, когда они ощущали себя активными, бодрыми и оптимистичным, во второй половине дня шёл на спад и вновь усиливался вечером.
Эта закономерность проявлялась вне зависимости от того, был пользователь американцем или азиатом, христианином, мусульманином или атеистом, белым, чернокожим или мулатом. Как писали Мэйси и Голдер: «Картина изменений аффектов во времени одинакова для всех культур и географических регионов».
День недели также не имел особого значения. В рабочие дни, будь то понедельник или четверг, повсюду в основном наблюдалось одно и то же. Результаты, полученные в выходные, немного отличались: обычно по субботам и воскресеньям позитивный аффект был в целом выше, а утренний пик наступал на пару часов позже, чем по будням.
Но общая картина оставалась неизменной. Ежедневный алгоритм был странным образом одинаков и для крупных многонациональных государств вроде Соединённых Штатов, и для сравнительно небольших стран с более однородным составом населения, вроде Объединённых Арабских Эмиратов. Выглядело это так: https://vc.ru/hr/46796-pik-spad-i-novyy-podem-kak-menyaetsya-nastroenie-za-sutki-i-vliyaet-li-eto-na-rabotu-i-biznes
(Илья Рабченок)
Глава «Cкрытый алгоритм повседневной жизни» из книги американского журналиста Дэниела Пинка «Таймхакинг».
Если вы хотите измерить эмоциональную температуру планеты и нуждаетесь в кольце — индикаторе настроения, подходящего для земного шара размера, вам, вполне вероятно, поможет Twitter. Почти 1 млрд обладателей аккаунтов и около 6000 публикаций ежесекундно — уже сам объём этих микропосланий, включая их содержание и интонации, представляет собой океан данных, который могут бороздить социологи в поисках объяснений человеческому поведению.
Несколько лет назад два социолога из Корнеллского университета Майкл Мэйси и Скотт Голдер исследовали 500 млн твитов, которые 2,4 млн пользователей из 48 стран мира размещали на протяжении двух лет.
Они надеялись использовать этот кладезь информации, чтобы оценить эмоциональное состояние людей, в частности, установить, как на протяжении определённого отрезка времени сменяют друг друга «позитивный аффект» (такие эмоции, как воодушевление, уверенность в успехе и оживление) и «негативный аффект» (гнев, апатия и чувство вины).
Разумеется, исследователи не перечитывали все эти полмиллиарда твитов один за другим. Вместо этого они загружали публикации в мощный анализатор текстов — использовали широко применяемую компьютерную программу LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count), которая оценивала эмоциональную окраску каждого слова.
Мэйси и Голдер обнаружили удивительно устойчивую закономерность изменений в настроениях людей в течение дня, о которой и сообщили в своей публикации в научном журнале Science. Судя по языку твитов, позитивный аффект пользователей рос по утрам, когда они ощущали себя активными, бодрыми и оптимистичным, во второй половине дня шёл на спад и вновь усиливался вечером.
Эта закономерность проявлялась вне зависимости от того, был пользователь американцем или азиатом, христианином, мусульманином или атеистом, белым, чернокожим или мулатом. Как писали Мэйси и Голдер: «Картина изменений аффектов во времени одинакова для всех культур и географических регионов».
День недели также не имел особого значения. В рабочие дни, будь то понедельник или четверг, повсюду в основном наблюдалось одно и то же. Результаты, полученные в выходные, немного отличались: обычно по субботам и воскресеньям позитивный аффект был в целом выше, а утренний пик наступал на пару часов позже, чем по будням.
Но общая картина оставалась неизменной. Ежедневный алгоритм был странным образом одинаков и для крупных многонациональных государств вроде Соединённых Штатов, и для сравнительно небольших стран с более однородным составом населения, вроде Объединённых Арабских Эмиратов. Выглядело это так: https://vc.ru/hr/46796-pik-spad-i-novyy-podem-kak-menyaetsya-nastroenie-za-sutki-i-vliyaet-li-eto-na-rabotu-i-biznes
(Илья Рабченок)
Глава «Cкрытый алгоритм повседневной жизни» из книги американского журналиста Дэниела Пинка «Таймхакинг».
https://facebook.com/298276320198577_2804291266263724
If you want to measure the emotional temperature of the planet and need a ring - an indicator of mood, suitable for a globe of size, Twitter will most likely help you. Almost 1 billion account holders and about 6,000 publications every second - the very volume of these microposts, including their content and intonations, is an ocean of data that sociologists can plow through in search of explanations for human behavior.
A few years ago, two Cornell University sociologists Michael Macy and Scott Golder explored 500 million tweets that 2.4 million users from 48 countries have been posting for two years.
They hoped to use this storehouse of information to assess the emotional state of people, in particular, to establish how “positive affect” (such emotions as inspiration, confidence in success and revitalization) and “negative affect” (“Emotion”) replace each other over a period of time. anger, apathy and guilt).
Of course, the researchers did not re-read all these half a billion tweets one by one. Instead, they downloaded publications into a powerful text analyzer - they used the widely used LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) computer program, which evaluated the emotional coloring of each word.
Macy and Golder found a surprisingly stable pattern of changes in people's moods during the day, which was reported in their publication in the scientific journal Science. Judging by the language of tweets, the positive affect of users grew in the mornings, when they felt active, cheerful and optimistic, in the afternoon went into decline and again intensified in the evening.
This pattern manifested itself regardless of whether the user was an American or Asian, Christian, Muslim or atheist, white, black or mulatto. As Macy and Golder wrote: "The picture of changes in affects over time is the same for all cultures and geographical regions."
Day of the week also did not matter much. On weekdays, whether Monday or Thursday, basically the same thing was observed everywhere. The results obtained at the weekend were slightly different: usually on Saturdays and Sundays, positive affect was generally higher, and the morning peak came a couple of hours later than on weekdays.
But the overall picture remained unchanged. The daily algorithm was strangely the same for large multinational states like the United States, and for relatively small countries with a more homogeneous population, like the United Arab Emirates. It looked like this: https://vc.ru/hr/46796-pik-spad-i-novyy-podem-kak-menyaetsya-nastroenie-za-sutki-i-vliyaet-li-eto-na-rabotu-i- biznes
(Ilya Rabchenok)
The chapter "The Hidden Algorithm of Everyday Life" from the American journalist Daniel Pink's book "Time Hacking".
If you want to measure the emotional temperature of the planet and need a ring - an indicator of mood, suitable for a globe of size, Twitter will most likely help you. Almost 1 billion account holders and about 6,000 publications every second - the very volume of these microposts, including their content and intonations, is an ocean of data that sociologists can plow through in search of explanations for human behavior.
A few years ago, two Cornell University sociologists Michael Macy and Scott Golder explored 500 million tweets that 2.4 million users from 48 countries have been posting for two years.
They hoped to use this storehouse of information to assess the emotional state of people, in particular, to establish how “positive affect” (such emotions as inspiration, confidence in success and revitalization) and “negative affect” (“Emotion”) replace each other over a period of time. anger, apathy and guilt).
Of course, the researchers did not re-read all these half a billion tweets one by one. Instead, they downloaded publications into a powerful text analyzer - they used the widely used LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) computer program, which evaluated the emotional coloring of each word.
Macy and Golder found a surprisingly stable pattern of changes in people's moods during the day, which was reported in their publication in the scientific journal Science. Judging by the language of tweets, the positive affect of users grew in the mornings, when they felt active, cheerful and optimistic, in the afternoon went into decline and again intensified in the evening.
This pattern manifested itself regardless of whether the user was an American or Asian, Christian, Muslim or atheist, white, black or mulatto. As Macy and Golder wrote: "The picture of changes in affects over time is the same for all cultures and geographical regions."
Day of the week also did not matter much. On weekdays, whether Monday or Thursday, basically the same thing was observed everywhere. The results obtained at the weekend were slightly different: usually on Saturdays and Sundays, positive affect was generally higher, and the morning peak came a couple of hours later than on weekdays.
But the overall picture remained unchanged. The daily algorithm was strangely the same for large multinational states like the United States, and for relatively small countries with a more homogeneous population, like the United Arab Emirates. It looked like this: https://vc.ru/hr/46796-pik-spad-i-novyy-podem-kak-menyaetsya-nastroenie-za-sutki-i-vliyaet-li-eto-na-rabotu-i- biznes
(Ilya Rabchenok)
The chapter "The Hidden Algorithm of Everyday Life" from the American journalist Daniel Pink's book "Time Hacking".
У записи 3 лайков,
1 репостов,
188 просмотров.
1 репостов,
188 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Илья Рабченок
