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                研究稱Twitter數據信息可以預測心臟病

                Twitter的作用可不只是讓你分享一些貓貓圖片,它還可以用于映射心臟病的比例,賓夕法尼亞大學的研究人員已經發現了這一功能。

                一月二十日,《心理科學》雜志發表了一份研究,其中顯示人們會使用Twitter表達個人情緒,比如憤怒,壓力,以及疲憊,這些情緒基本上都與心臟病相關;相反,像興奮這種正面情緒則會降低一些疾病的發生幾率。

                根據該研究作者解釋,對于心臟病來說,有些病因是無法大范圍跟蹤定位的,比如長期不斷的壓力。而且,如果一定要定位那些病因,成本也非常昂貴。但是Twitter提供了一個非常有用的窗口,它可以收集用戶共同的精神狀態數據;不僅如此,Twitter無疑是一個理想的平臺,因為人們不僅可以以一種持續的方式分享自己最率真的感受和想法,也能聽到各種不同聲音。

                “Twitter上面有數十億用戶,每天在編寫自己的生活體驗,想法以及感受。而對于心理研究而言,社交媒體世界算是個前沿陣地,”研究人員說道,“這些數據如果能在現實世界里發揮作用,完全可以用在一個公共健康工具里面。”

                研究人員主要研究的是美國地區,而且把時間范圍鎖定在2009年到2010年這段區間。只有那些顯示地點的推文才會被研究。之后,研究人員把這些推文數據和美國疾病控制預防中心內1300個本地郡縣數據進行了對比。

                從下面這張圖表中,你會看到Twitter預測的心臟病發病率地圖(右圖)和從專業機構內顯示的心臟病實際死亡率非常相似。

                事實上,相比于傳統方法,研究人員表示Twitter其實能更好地勾勒出心臟發病率的分布地區圖。傳統心臟病預測模型通常會整合10個要素,比如人口統計,社會經濟,以及健康風險因素,如吸煙,糖尿病,高血壓,以及肥胖癥等等;但是在預測死亡率的時候,依靠Twitter發文所建立的模型反而更加準確。

                下面做一些解釋:

                負面情緒語言和主題,比如帶有臟話和“憎恨”等詞匯的推文,其實和心臟病死亡率有著很大關系,另外還有其他“變量”(其實就是其他用戶資料,例如個人收入和教育背景等等)也都會在Twitter模型里面使用。而正能量的情緒語言則會顯示出樂觀積極的體驗,像帶有“真棒”和“朋友”這些詞匯的推文,就能預防心臟病。

                其實,很多人并沒有想到推文和心臟病死亡率之間有這樣的關系,畢竟,人們發送一些憤怒的字眼或主題,并不意味著他們就會因為心臟病死亡。但如果你周圍的人都對你非常生氣,那么你很可能有心臟病的危險。

                推文和情緒狀態之間的關系很緊密,對身體狀況也有影響,賓夕法尼亞大學在這方面做了大量研究,他們認為Twitter還是一個“冠心病指示器”,一個理想的分析渠道。

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