🈁 👑 📁 गरीब आशावादी: वैज्ञानिकों ने ट्वीट सामग्री और उपयोगकर्ता राजस्व के बीच एक कड़ी की पहचान की है 🎢 🖖🏽 🌼

कई अमेरिकी और ब्रिटिश विश्वविद्यालयों और माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के वैज्ञानिकों की एक टीम ने ट्विटर संदेशों और उपयोगकर्ता आय की सामग्री और भावनात्मक रंग के बीच एक कड़ी की पहचान की है। उच्च आय वाले लोग राजनीति के बारे में समाचार प्रकाशित करते हैं और क्रोध व्यक्त करते हैं, और कम के साथ, वे बेईमानी भाषा का उपयोग करते हैं और आशावादी संदेश प्रकाशित करते हैं।

यूके में द स्टैंडर्ड ऑक्यूपेशनल क्लासिफिकेशन है, एक ऐसी प्रणाली जो श्रमिकों को उनकी जटिलता और योग्यता के अनुसार वर्गीकृत करती है। इस पदानुक्रम में नौ वर्ग शामिल हैं। वैज्ञानिकों ने सभी नौ वर्गों का प्रतिनिधित्व करते हुए पांच हजार खातों का चयन किया, और उनके ट्वीट के दस मिलियन के डेटाबेस को संसाधित किया।

ट्वीट प्रसंस्करण की प्रक्रिया में, वैज्ञानिकों ने विशिष्ट शब्दों का चयन किया, जो प्रायः प्रत्येक कक्षा में पाए जाते हैं। प्रत्येक वर्ग के लिए, एल्गोरिथ्म ने उन शब्दों का चयन किया जो उपयोग की आवृत्ति में अन्य वर्गों की आवृत्ति से बहुत अलग हैं। शोधकर्ताओं ने तब मैन्युअल रूप से श्रेणी के आधार पर और भावनात्मक रंग के आधार पर समूह बनाए।

उच्च आय वाले लोगों में धार्मिकता व्यक्त करने और अधिक शांत व्यवहार करने की संभावना कम होती है। उनके पास कम राजस्व वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना में अधिक अनुयायी और रीट्वीट हैं, हालांकि वे कम संदेश और कम लिंक भेजते हैं। भाषा के एक स्वचालित विश्लेषण से पता चला कि उच्च आय वाले लोगों में क्रोध और भय व्यक्त करने, राजनीति, एनजीओ और कॉर्पोरेट संदेशों के बारे में समाचार प्रकाशित करने की अधिक संभावना है।

कम आय वाले लोग अक्सर गलत भाषा का उपयोग करते हैं, लेकिन उनके संदेश अधिक आशावादी होते हैं। वे रोजमर्रा के विषयों पर संवाद करने के लिए ट्विटर का उपयोग करते हैं।

प्राप्त डेटा हमें उलटा समस्या को हल करने की अनुमति देगा - कम से कम ब्रिटेन में, ट्विटर पर उपयोगकर्ताओं की आय का अनुमान लगाने के लिए।

नमूने में उपयोगकर्ताओं की आय उनकी संख्या से। अध्ययन में 5191 खाते शामिल थे।

ट्विटर पर संदेशों के बड़े सरणियों को संसाधित करना वैज्ञानिकों को विज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान करने की अनुमति देता है। पहले, मनोवैज्ञानिकों ने साबित किया कि नकारात्मक भावनाएं हृदय रोग का कारण बनती हैं । तब शोधकर्ताओं ने संयुक्त राज्य अमेरिका के 1347 विभिन्न क्षेत्रों के उपयोगकर्ताओं से 148 मिलियन ट्वीट्स का विश्लेषण किया, जिसमें नकारात्मक भावनाओं के संकेत - आपदाओं, अपराधों और बीमारियों का उल्लेख, नींद की कमी और अन्य मार्कर शब्दों की शिकायतें शामिल थीं। फिर, वैज्ञानिकों ने हृदय रोग के वास्तविक भौगोलिक वितरण के परिणाम की तुलना की। जैसा कि यह पता चला है, दोनों कार्ड एक दूसरे के समान हैं।

गरीब आशावादी: वैज्ञानिकों ने ट्वीट सामग्री और उपयोगकर्ता राजस्व के बीच एक कड़ी की पहचान की है

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