Bagaimana Nada Tweet Anda Bolehkah Ramalan Kejayaan Diet AndaPenyelidik meramalkan kejayaan atau kegagalan diet-dengan kadar ketepatan peratusan 77 berdasarkan sentimen perkataan dan frasa yang digunakan di Twitter.

"Kami menyedari bahawa mereka yang lebih berjaya melekat pada matlamat diet harian mereka mengekspresikan sentimen positif dan mempunyai pencapaian yang lebih baik dalam interaksi sosial mereka," kata Munmun De Choudhury, pembantu profesor di Institut Teknologi Georgia dan penyelidik utama di projek. "Mereka berfokus pada masa depan, umumnya lebih sosial, dan mempunyai rangkaian sosial yang lebih besar."

Kata-kata dan frasa seperti "Melatih pintar seperti pelatih ... menang seperti juara masa 6," "Jika anda tidak gagal, anda tidak mencuba cukup ... [sic]," dan "Jika kita tidak pernah tersandung, kita tidak akan jatuh. Jika kita tidak pernah jatuh, kita tidak akan pernah gagal, dan jika kita tidak pernah gagal kita tidak akan bertambah! "Adalah beberapa contoh dari bahasa reflektif dan reflektif diri yang ditunjukkan oleh penyelidikan yang paling biasa bagi pemakanan yang berjaya.

Ciri-ciri lain pemakanan yang berjaya ialah mereka lebih tertumpu pada topik yang berkaitan dengan kesihatan dan kecergasan, dan mereka lebih interaktif secara sosial.

"Kami melihat bahawa pengguna ini lebih cenderung untuk berkongsi resipi yang sihat, menawarkan tip-tip pemakanan dan senaman, dan melaporkan kemajuan mereka sendiri," kata De Choudhury. "Jaringan rakan dan pengikut mereka yang lebih besar, dan peningkatan penglibatan, bermakna mereka cenderung juga mempunyai sistem sokongan yang kuat, yang secara positif memberi kesan kepada kemungkinan pematuhan pemakanan."


grafik langganan dalaman


Bagi mereka yang tidak berjaya dalam memenuhi matlamat pemakanan, tweet mereka sering mempunyai nada negatif dan mereka cenderung menjadi lebih tidak selesa dan takut dalam jawatan mereka.

"Pengguna ini cenderung menjadi lebih cemas seolah-olah kekurangan kawalan emosi, dan kerana aktiviti dan peristiwa tertentu dalam kehidupan seharian," kata De Choudhury.

Contoh ayat di sini termasuk, "Saya cukup yakin saya akan kehilangan fikiran saya. Sepenuhnya kehilangan sedikit yang tersisa. Saya menangis dengan pemikiran perkara-perkara bodoh ... "dan" Rasa kasar seperti bot lama pagi ini: / Ankle menyakitkan, sakit sayap, sakit dada, sakit kepala. "

#myfitnesspal

Walaupun kajian Twitter secara berasingan boleh mendedahkan pandangan tentang status kesihatan pengguna, kajian ini memecahkan masalah baru kerana kumpulan kajian terdiri daripada individu yang telah menyambungkan MyFitnessPal (MFP) mereka-aplikasi pengiraan kalori dan Twitter.

"Kawasan-kawasan ini telah dipantau secara individu untuk mendapatkan petunjuk kesihatan," jelas De Choudhury. "Bagaimanapun, dengan mempertimbangkan sumber-sumber data bersama-sama dan menerapkan metodologi pengujian kausalitas yang membolehkan kami mengesahkan untuk pertama kali keberkesanan media sosial dan mengukur sensitif diri dalam mendedahkan risiko pematuhan pemakanan."

Kajian ini melihat lebih daripada 2 juta tweet dan kemasukan MFP harian 100,000 + dari hampir setiap individu 700. API streaming rasmi Twitter digunakan untuk mengenal pasti pengguna yang berkelayakan dengan mencari siaran umum dengan hashtag "#myfitnesspal" dan yang mengandungi pautan tertanam.

Penyertaan diari makanan MFP individu digabungkan dengan catatan Twitter dari tempoh masa yang sama. Dari sini, kepatuhan kepada matlamat diet mereka ditetapkan berbanding dengan sikap dan tingkah laku yang dinyatakan dalam tweet.

Penyelidik menganalisis tweet untuk sifat-sifat linguistik yang mendedahkan hubungan antara ekspresi perilaku seseorang dan kesihatan dan kesejahteraan mereka. Bersama aspek afektif dan kognitif, mereka meneliti gaya bahasa linguistik.

Masa apabila diet gagal

Pada masa akan datang, De Choudhury mencadangkan kaedah analisis baru dapat diteruskan ke hadapan untuk memberikan manfaat kesihatan dan kesejahteraan yang lebih baik.

"Sebagai contoh, dengan menjejaki media sosial secara sementara, pengiraan diri sendiri, dan sifat-sifat yang dilaporkan sendiri, model statistik dapat meneroka dinamik peristiwa di sekeliling ketika atau berapa lama makanan seseorang itu mungkin gagal," kata De Choudhury. "Ini akan membolehkan langkah proaktif diambil untuk membantu memastikan hasil kesihatan yang lebih positif."

A kertas mengenai kerja itu akan dibentangkan pada Persidangan ACM 20th minggu ini mengenai Kerja Koperasi dan Pengkomputeran yang Sokong Komputer di Portland, Oregon.

sumber: Georgia Tech

Buku-buku yang berkaitan

at InnerSelf Market dan Amazon