還記得前一陣子風靡臉書的文字雲(文章詞彙分析機)嗎?作者透過自製演算法和矩陣函式,分析發文常出現的詞彙,一目瞭然使用者最近在關注什麼、心情又是如何。而美國賓州大學近日發布一項研究,根據 Twitter(推特)使用者推文,預測常分享快樂、正面情緒的人,有較低的比率罹患心血管疾病,反之,負面情緒推文者則有較高的比率患病。
這項研究發表於 Psychological Science,跨足多項領域:醫學、心理學、公共衛生、甚至是公民規劃,研究人員採用自 2009 年到 2010 年,共約 1.48 億則推文做為研究對象,預測動脈粥樣硬化心臟疾病 (AHD) 死亡率,結合了十種常見的人口、社會經濟和健康危險因素,建立了預測模型。在 1,300 個城鎮、佔美國 88% 人口數的研究對象當中,賓州大學發現言語情緒是預測心血管疾病的代表因子,更勝其他獨立因素如:收入、吸菸、高血壓等等。
不過,儘管推文內容與疾病預測有一定的關聯性,外界仍然提出以下幾點質疑:
賓州大學進一步指出,Twitter 內容在深度與廣度上,都超越了傳統研究層面,其預測結果也和分析 CDC 資料的 Google 流感趨勢模型極為相似。顯示推文的內容可以反映負面的社會關係,又以憤怒為危險因素,有較高的機率誘發心血管疾病;正面情緒與積極心理則成為保護因素,較低機率落於心血管疾病高危險群。
賓州大學藉由推文內容間接預測心血管疾病發生率,而推文內容往往受社區內的人事物與政策影響,因此其研究結果和社群有密切相關。
賓州大學教授 Lyle Ungar 表示:「我們將長期深入探究社區的特質。言語代表的是乾柴,而非轉瞬即滅的星火。或許無法預測每一個城鎮中疾病發生的時間,但我們卻可以從言語了解哪些城鎮需要多加留意。」
原文出處:本文轉載自合作媒體 PunNode
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