ツイートは心疾患死亡率だって予測できてしまうすぐれたデータだ.分析の際に手抜きさえしなければ

2016/04/02 21:53 に Asako Miura が投稿
Eichstaedt, J. C., Schwartz, H. A., Kern, M. L., Park, G., Labarthe, D. R., Merchant, R. M., ... & Seligman, M. E. (2015). Psychological Language on Twitter Predicts County-Level Heart Disease Mortality. Psychological Science, 26(2), 159-169.

敵意と慢性的なストレスは心臓病のリスク要因として知られているが大規模なアセスメントはコストがかさむ.そこでわれわれはツイッターに表出する言語を用いて,アテローム動脈硬化性心血管疾患(AHD)による年齢調整死亡率(age-adjusted mortality; 観察集団と基準集団の年齢構成の違いを考慮して補正した死亡率)と相関する心理変数をコミュニティレベルで特徴付けることを試みた.ネガティブな社会関係,関係解消,ネガティブ情動-特に怒りを反映する言語パタンがリスク要因,ポジティブ情動と心理的関係形成が防御要因となっていた.ほとんどの相関は収入や教育を統制しても有意であった.ツイッターにおける言語利用のみにもとづいてAHD死亡率を予測するクロスセクショナル回帰モデルの方が,10個の一般的なデモグラ/社会経済/健康リスク要因(例えば喫煙,糖尿病,高血圧,肥満)を用いたモデルよりも有意に予測力が高かった.ソーシャルメディアからコミュニティの心理的特徴を捉えることは実用的であり,コミュニティレベルの心循環系疾患による死亡率の頑健なマーカーとして機能していることが示された.
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