Ученые Веромонтского университета (США) провели исследование с целью определить «уровень счастья» пользователей сети микроблогов Twitter и оценить его динамику во времени. Для этого они проанализировали порядка 46 миллиардов слов в сообщениях с апреля 2009 года и обработали их при помощи сервиса Amazon Mechanical Turk. Параллельно они составили рейтинг десяти тысяч слов в английском языке и их соотношения с понятием счастья, для чего пригласили добровольцев, которые проставили собственные оценки этим словам.
Так, слову «смех» был присвоен рейтинг 8,50, «еда» — 7,44, «грузовик» — 5,48, «жадность» — 3,50 и «террорист» — 1,30. Имея на руках данный рейтинг, ученые сравнили его со словами, которые были получены в результате выборки из Twitter, проведя связь с датой, временем и местоположением. Таким образом, они смогли «измерить счастье» пользователей в разное время и в разных местах. Это выгодно отличает данное исследование от ряда предыдущих, где объем выборки был существенно меньше. И пользователи при этом сами не заявляли о своем настроении, оценка давалась машиной.
Исследователям удалось установить несколько закономерностей в эмоциональном состоянии пользователей Twitter. Так, по выходным люди чувствуют себя веселее всего, а самые грустные дни приходятся на понедельник и вторник. Даже если утром человек встает в хорошем настроении, то к вечеру оно постепенно падает. Самыми счастливыми ежегодными праздниками ученые назвали популярные в западной культуре Рождество и День Святого Валентина, а мировые катастрофы и происшествия, что тоже закономерно, заставляют людей переживать. Яркими вспышками негатива были отмечены эпидемия свиного гриппа, угроза дефолта в США, цунами в Японии, а также уход актера Патрика Свейзи.
Авторы исследования признают, что в их работе речь идет просто о хорошем и плохом настроении, которые склонны меняться до нескольких раз в день, и едва ли этот показатель отражает удовлетворенность жизнью в целом. Однако они выразили надежду, что в перспективе удастся создать более совершенный алгоритм, который позволит оценивать чувства пользователей Twitter более глубоко и обстоятельно.
