20010,0,3500,
Исследователи также нашли ассоциацию между более долгим будущим зрением и менее опасным принятием решений на Американском Государственном уровне населения.«Твиттер похож на микроскоп для психологов», говорит соавтор Филип Вольфф, адъюнкт-профессор Эмори психологии. «Натуралистические данные, добытые из твитов, кажется, дают понимание не только в мысли твитеров в определенное время, но и в относительно стабильный познавательный процесс. Используя социальные сети и большие данные аналитические инструменты открывают новую парадигму в способе, которым мы изучаем поведение человека».
Соавтор Роберт Торстэд, доктор философии Эмори кандидат в лаборатории Вольффа, придумал идею для исследования, работал над дизайном и исследованиями, и провел эксперименты.«Я очарован тем, как повседневное поведение народов может выдать большую информацию об их психологии», говорит Торстэд. «Большая часть нашей работы была автоматизирована, таким образом, мы смогли проанализировать миллионы Твитов от тысяч ежедневных жизней людей».Будущее зрение, найденное в твитах людей, было коротко, обычно всего несколько дней, который отличается от предшествующего исследования, предлагающего будущее зрение на заказе лет.
«Одна возможная интерпретация – то, что различие происходит из-за особенности социальных сетей», говорит Вольфф. Другая возможная причина, он добавляет, то, что предшествующие исследования явно спросили людей, как далеко они думали в будущее, в то время как бумага PNAS использовала неявную меру предыдущих твитов.
В то время как отношения между будущим зрением и принятием решений могут казаться очевидными, исследователи отмечают, что предыдущие результаты на предмете не были последовательны. Те несоответствия могут произойти из-за факторов, таких как уклон наблюдателя в урегулировании лаборатории и размерах небольшой выборки.Бумага PNAS использовала номер люкс методов (таких как набор инструментов обработки естественного языка CoreNLP Стэнфорда и SUTime, основанный на правилах временный разметчик основывался на образцах регулярного выражения) автоматически проанализировать текстовые следы Твиттера, ранее оставленные отдельными предметами. Экспериментальные данные были собраны, используя краудсорсинговый инструмент Amazon Mechanical Turk, веб-сайт, где люди могут закончить эксперименты психологии и другие основанные на Интернете задачи.
Участников экспериментов Mechanical Turk попросили поставлять их ручки Твиттера.В одном эксперименте для бумаги PNAS участники Mechanical Turk ответили на классический вопрос дисконтирования задержки, такой как: Вы предпочли бы 60$ сегодня или 100$ через шесть месяцев? Твиты участников были также проанализированы. Будущая ориентация была измерена тенденцией участников написать в Твиттере о будущем по сравнению с прошлым.
Будущее зрение было измерено на основе того, как часто твиты упомянули будущее, и как далеко в будущее.Результаты показали, что будущая ориентация не была связана с инвестиционным поведением, но что люди с далеким будущим зрением, более вероятно, будут ждать будущих вознаграждений, чем те со зрением ближайшего будущего.
Это указывает, что инвестиционное поведение зависит от того, как далеко люди думают в будущее и не их тенденцию думать о будущем в целом.Второй эксперимент Mechanical Turk использовал цифровую Balloon Analogue Risk Task (BART). Участники могли заработать реальный средний каждый раз, когда они раздули воздушный шар, но каждая инфляция могла привести к сованию воздушного шара, приводящему ни к каким деньгам, заработанным для того испытания.
Если участники прекратили раздувать, прежде чем воздушный шар трещал, они могли бы окружить валом деньги, которые они заработали и продолжают двигаться к следующему испытанию.Твиты участников BART были также проанализированы. Результаты показали, что те с более долгим будущим зрением, менее вероятно, рискнут полностью раздувания воздушного шара.
Другое исследование в газете PNAS сосредоточилось на пользователях Твиттера, профили которых связали их с конкретным государством. Приблизительно восемь миллионов из их твитов были проанализированы для будущего зрения.
Исследователи измерили поведения риска государства на уровне населения, используя полномочие общедоступной статистики, такие как показатели соблюдения ремня безопасности, темпы вождения в нетрезвом состоянии и показатели беременности подросткового возраста. Результаты показали, что более короткое будущее зрение имеет размеры для твитов от отдельных государств, коррелируемых тесно к более высоким показателям опасных поведений в образце, подобном результатам отдельных экспериментальных исследований.
Чтобы измерить инвестиционное поведение государства, исследователи использовали государственную статистику для расходов на национальные парки, дошкольное образование, шоссе и образование за ученика. Исследователи нашли, что указывает, что вложил капитал больше в эти области, были связаны с твитами от людей с более долгим будущим зрением, но не на статистически значительном уровне.
Исследователи управляли для государственной демографии, такой как политическая ориентация, доход на душу населения, доход семьи и ВВП. «Мы нашли, что, в то время как демография важна, они не могли объяснить эффекты размышления будущего», говорит Вольфф.Приблизительно 21 процент американских взрослых, которые используют Твиттер, склонен быть моложе и более технологически грамотным, чем население в целом, признает Торстэд. Но он добавляет, что демография Твиттера не то, что далеко от населения в целом с точки зрения пола, экономического статуса и образовательных уровней. И проценты пользователей Твиттера, живущих в сельских, городских и пригородных областях, являются фактически тем же самым.
«Твиттер может обеспечить намного более широкий участвующий бассейн, чем много экспериментов психологии, которые, прежде всего, используют студентов в качестве предметов», отмечает Торстэд. «Методы больших данных могут в конечном счете улучшить generalizability для результатов психологии».«Через социальные сети мы накапливаем огромные объемы данных по нам, поведенчески и со временем, который оставляет позади своего рода цифровой фенотип», добавляет Вольфф. «Мы находимся теперь в возрасте, где у нас есть большие данные аналитические инструменты, которые могут извлечь информацию, чтобы сказать нам что-то косвенно о познавательной жизни человека и предсказать то, что человек мог бы сделать в будущем».