Twitterには、病気の予測という予期しない新しい目的があるかもしれません。調査、 ジャーナルに掲載 心理学 は、言語がポジティブであろうとネガティブであろうと、心臓病の発生率を正確に予測できることを発見しました。

ペンシルベニア大学の研究者は、米国の1,300の郡で言語を分析し、怒り、ストレス、または倦怠感に満ちたTwitterフィードが、その郡の心臓病のリスクが高いことと相関していることを発見しました。収入、教育、さらには体重などの従来の予測因子と比較すると、Twitterフィードはさらに正確であることが証明されました。

そして、心臓病による実際の死亡の地図と比較すると、Twitterで予測された死亡率の地図は信じられないほど似ていました。

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この研究は、ある人の心臓病のリスクに焦点を当てることを意図したものではなく、コミュニティ全体がその個人の健康をどのように予測できるかに焦点を当てることを目的としていました。具体的には、怒っているツイーターが必ずしも心臓発作に苦しんでいるわけではないことを発見しましたが、怒っているコミュニティでは病気のリスクが高くなっています。これはと一致します 最近の研究 ミシガン大学の科学者たちは、まとまりのある地域で リスクが22％減少 心臓発作の。

Twitterは、健康や人口統計の指標から得られるのと同じ情報をたくさんキャプチャしているようですが、それはまた何か特別なものを追加します、と研究者のグレゴリーパークは言いました プレスリリース 。したがって、Twitterからの予測は、従来の変数のセットを使用するよりも実際に正確になる可能性があります。