Twitter afslører, hvordan fremtidsorienterede amerikanere er, og hvordan det påvirker deres beslutninger

Personer, der har en tendens til at tænke længere ind i fremtiden, er mere tilbøjelige til at investere penge og undgå risici, finder et nyt papir fra psykologer ved Emory University. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) offentliggjort forskningen, som benyttede big data-værktøjer til at udføre tekstanalyser af næsten 40, 000 Twitter-brugere, og at køre onlineeksperimenter med adfærd hos personer, der har leveret deres Twitter-håndtag.

Forskerne fandt også en sammenhæng mellem længere fremtidssyn og mindre risikabel beslutningstagning på et befolkningsniveau i USA.

"Twitter er som et mikroskop for psykologer, " siger medforfatter Phillip Wolff, en Emory lektor i psykologi. "Naturalistiske data udvundet fra tweets ser ud til at give indsigt ikke kun i tweeters tanker på et bestemt tidspunkt, men ind i en forholdsvis stabil kognitiv proces. Brug af sociale medier og analytiske værktøjer til store data åbner et nyt paradigme i den måde, vi studerer menneskelig adfærd på."

Medforfatter Robert Thorstad, en Emory PhD-kandidat i Wolff-laboratoriet, kom med ideen til forskningen, arbejdet med design og analyser, og udførte forsøgene.

"Jeg er fascineret af, hvordan folks daglige adfærd kan give en masse information væk om deres psykologi, " siger Thorstad. "Meget af vores arbejde var automatiseret, så vi var i stand til at analysere millioner af tweets fra tusindvis af individers daglige liv."

Fremtidssynet i enkeltpersoners tweets var kort, normalt kun et par dage, hvilket adskiller sig fra tidligere forskning, der tyder på fremtidssyn i størrelsesordenen af ​​år.

"En mulig fortolkning er, at forskellen skyldes et træk ved sociale medier, " siger Wolff. En anden mulig årsag, tilføjer han, er, at tidligere undersøgelser eksplicit spurgte individer, hvor langt de tænkte ind i fremtiden, mens de PNAS papir brugte det implicitte mål fra tidligere tweets.

Selvom forholdet mellem fremtidssyn og beslutningstagning kan virke indlysende, forskerne bemærker, at tidligere resultater om emnet ikke har været konsistente. Disse uoverensstemmelser kan skyldes faktorer som observatørbias i laboratoriemiljøer og små prøvestørrelser.

Det PNAS papir brugte en række metoder (såsom Stanford CoreNLP-værktøjssættet til behandling af naturlige sprog og SUTime, en regelbaseret tidslig tagger bygget på regulære udtryksmønstre) til automatisk at analysere Twitter-tekstspor tidligere efterladt af individuelle emner. Eksperimentelle data blev indsamlet ved hjælp af Amazon crowdsourcing-værktøjet Mechanical Turk, et websted, hvor enkeltpersoner kan gennemføre psykologiske eksperimenter og andre internetbaserede opgaver. Deltagerne i Mechanical Turk-eksperimenterne blev bedt om at levere deres Twitter-håndtag.

I et eksperiment for PNAS papir, Mechanical Turk-deltagere besvarede et klassisk spørgsmål om forsinkelsesrabat, såsom:Vil du foretrække $60 i dag eller $100 om seks måneder? Deltagernes Tweets blev også analyseret. Fremtidsorientering blev målt ved deltagernes tendens til at tweete om fremtiden sammenlignet med fortiden. Fremtidssynethed blev målt ud fra, hvor ofte tweets refererede til fremtiden, og hvor langt ud i fremtiden.

Resultaterne viste, at fremtidsorientering ikke var forbundet med investeringsadfærd, men at personer med langt fremtidssyn var mere tilbøjelige til at vælge at vente på fremtidige belønninger end dem med nær fremtidssyn. Det indikerer, at investeringsadfærd afhænger af, hvor langt individer tænker ind i fremtiden og ikke deres tendens til at tænke på fremtiden generelt.

Et andet Mechanical Turk-eksperiment brugte en digital Balloon Analogue Risk Task (BART). Deltagerne kunne tjene rigtigt, hver gang de pustede en ballon op, men hver oppustning kan føre til, at ballonen springer, hvilket resulterede i, at der ikke blev tjent penge til den retssag. Hvis deltagerne holdt op med at puste op, før ballonen sprang, de kunne banke de penge, de har tjent, og fortsætte til næste retssag.

BART-deltagernes tweets blev også analyseret. Resultaterne viste, at personer med længere fremtidssyn var mindre tilbøjelige til at tage risikoen for at puste ballonen helt op.

En anden undersøgelse i PNAS papir fokuseret på Twitter-brugere, hvis profiler bandt dem til en bestemt stat. Omkring otte millioner af deres tweets blev analyseret for fremtidssyn.

Forskerne målte en stats risikoadfærd på befolkningsniveau ved hjælp af proxyen fra offentligt tilgængelige statistikker, såsom overholdelse af sikkerhedsseler, rater for spritkørsel og teenagegraviditeter. Resultaterne viste, at kortere fremtidssynsmålinger for tweets fra individuelle stater korrelerede tæt med højere rater af risikabel adfærd, i et mønster svarende til resultaterne af de enkelte eksperimentelle undersøgelser.

For at måle en stats investeringsadfærd, forskerne brugte statsstatistikker til udgifter til statsparker, førskoleundervisning, motorveje og undervisning pr. elev. Forskerne fandt ud af, at stater, der investerede mere i disse områder, var forbundet med tweets fra personer med længere fremtidssyn, men ikke på et statistisk signifikant niveau.

Forskerne kontrollerede for statsdemografi såsom politisk orientering, indkomst per indbygger, husstandsindkomst og BNP. "Vi fandt ud af, at mens demografi er vigtig, de kunne ikke bortforklare virkningerne af fremtidstænkning, " siger Wolff.

De anslåede 21 procent af amerikanske voksne, der bruger Twitter, har en tendens til at være yngre og mere teknologisk dygtige end den generelle befolkning, Thorstad medgiver. Men han tilføjer, at Twitters demografi ikke er så langt væk fra den generelle befolkning med hensyn til køn, økonomisk status og uddannelsesniveau. Og procentdelen af ​​Twitter-brugere, der bor på landet, by- og forstadsområder er stort set ens.

"Twitter kan give en meget bredere deltagerpulje end mange psykologiske eksperimenter, der primært bruger studerende som fag, Thorstad bemærker. "Big-data metoder kan i sidste ende forbedre generaliserbarheden for psykologiske resultater."

"Gennem sociale medier, vi samler enorme mængder data om os selv, adfærdsmæssigt og over tid, der efterlader en slags digital fænotype, " Wolff tilføjer. "Vi er nu i en tidsalder, hvor vi har store data analytiske værktøjer, der kan udtrække information for at fortælle os noget indirekte om et individs kognitive liv, og at forudsige, hvad en person kan gøre i fremtiden."