Ученые из Индианского института, а также Южно-Калифорнийского Университета выявили закономерность, что количество положительных и негативных твитов в ленте среднестатистического пользователя социальной сети Twitter может оказать влияние на эмоциональное содержание всех последующих твитов. Исследователи рассказали о своем эксперименте журналистам.
Эмоциональное заражение
Другими словами, пользователи данной социальной сети в такой же степени подвержены эмоциональному влиянию, как и люди, находящиеся в большой толпе. А для появления данного феномена не нужно наблюдать или синхронизировать невербальные проявления эмоциональных всплесков.
Ученые выбрали для своего эксперимента 3,8 тысячи пользователей социальной сети, которые сделали как минимум один твит в течение недели в сентябре прошлого года. В целом совокупность их твитов за указанный период времени составила один набор данных. После этого ученые сформировали еще одну выборку среди пользователей, на которых были подписаны все участники из первой «компании». Из общего количества твитов второго сбора исследователи выбрали только те, которые предшествовали на протяжении часа каждому твиту, сделанному представителями первой группы. Таким способом, исследователи постарались определить – каково влияние твитов одних пользователей на эмоциональную окраску и содержание твитов других – их коллег.
Изучение и анализ результатов эксперимента
На следующем этапе все твиты, которые содержали сугубо текстовые сообщения и комментарии, без видео и фото, изучались путем исследования тональности текстов – сентиментального анализа. Этот анализ дал возможность определить мнения авторов твитов относительно какой-либо ситуации или объекта, следовательно, определить три вида оценок: позитивные, нейтральные и отрицательные. Исследователи для этого применяли алгоритм под названием SentiStrength. Его предназначение – анализ небольших сообщений, содержащих слэнг, аббревиатуры, сокращения, эмотиконы и многое другое.
Затем выявлялось, к какому из трех видов относятся те или иные совокупности твитов, которые предшествовали всем твитам пользователя из первой выборки. Затем были отобраны те, которые характеризовались как отрицательные и положительные. В завершении процесса исследователи выявили зависимость между эмоциональной окраской твитов первой категории пользователей и предшествовавшими им сообщениями.
Что выяснилось?
Если на протяжении часа пользователь видел в своей ленте большинство негативных твитов, то он с большей долей вероятности также делился с другими пользователями негативными сообщениями. А если в его ленте мелькали в большинстве позитивные твиты, то и он постил сообщения с позитивной эмоциональной окраской. При этом взаимосвязь между эмоциональным настроем предыдущих твитов оказалась очевидной.
