來自英國布里斯托爾大學的研究人員使用了超過8億條Twitter消息的數據來評估集體情緒在24小時和整個季節中的變化情況。研究人員表明,社交媒體可以確定工作日之間的情緒變化,迄今為止最廣泛的研究由機器學習研究員Fabon Dzogang博士領導。

 

他與神經科學家Stafford Lightman教授和人工智能教授Nello Cristianini進行了研究。他們的研究結果發表在官方期刊Brain and Neuroscience Advances上。

 

 

研究團隊從英國用戶那裡收集了8億個匿名推文,從4年來的33,576個時間點開始收集,並刪除了特定季節的問候語,如「快樂」。為了避免使數據出現偏差,刪除了「精彩」,然後是「聖誕節」、「復活節」、「新年」以及其他變體。

 

推文隨後分析了與積極和消極情緒有關的詞彙,例如「悲傷」、「憤怒」和「疲勞」。Dzogang博士和合作者在24小時內發現了明顯的積極和消極情緒模式。團隊認為這是第一項將負面情緒分解為憤怒和悲傷,並將其與疲勞進行比較的研究。

 

研究結果顯示,「憤怒」的詞彙在早上最少見,然後逐漸增加,到晚上達到高峰,直到凌晨。「悲傷」通常是早上的第一件事,從早上6點左右開始,然後到早上8點的最大值。同時,「疲勞」在早上8點達到頂峰,此後急劇下降。

 

憤怒和疲勞大部分不受季節的影響,在整個季節或工作日/週末之間,憤怒和疲勞的情況非常穩定。博士Fabon DzogangProf還補充說:「晝夜節律會影響許多精神疾病,團隊希望其研究能夠鼓勵其他人使用社交媒體來提高對大腦和心理健康狀況的理解。