ツイッターのつぶやきで人物像や収入レベルを判別できる？（米研究）

　ソーシャルメディアで発信される言葉から、その人物に関する隠された事実を知ることができる。言語学者たちは予てからこの類の説にご執心で、人が発する言葉と年齢、性別、社会経済的地位などの関係を長い間研究してきた。

　今回、米ペンシルバニア大学などのコンピューター科学者はさらに一歩進めて、5,000人以上のツイッター利用者のオンラインにおける行動を所得と結びつけることに成功した。 　同大学のポスドク研究者ダニエル・プレオティウク＝ピエストさん（Daniel Preotiuc-Piesto）が率いるチームは、心理学者や言語学者による従来の手法とは別のアプローチを採った。被験者に直接質問するのではなく、ソーシャルメディア上の投稿を調べることにしたのだ。

　こうした投稿にはプライバシーが存在しないにもかかわらず、しばしば個人的な事柄が詳しく述べられている。研究者によれば、ソーシャルメディアは高コストでありながらも限定的でバイアスのある調査を補足し、さらには代替すらできるようなツールであるそうだ。

　本実験はまずツイッター利用者が明らかにしている彼らの職業に注目した。イギリスでは、職業コード制度によって9種類の階級に分類される。このヒエラルキーを用いて各コードの平均所得を推定したうえで、それぞれから代表サンプルを求めた。それから、映画『歌え！ ロレッタ愛のために（原題：Coal Miner’s Daughter）』を「炭鉱作業員（coal miner）」に分類してしまったケースなど、多義的な結果を手動で取り除いたあと、5,191人のツイッター利用者と1,000万回以上のツイートを分析対象とした。

　分析には統計的自然言語処理アルゴリズムを利用した。このアルゴリズムは、各コード階級に属する人に特有の単語を拾い上げることで、階級を最も予測しうる単語を割り出すものだ。

　こうして分析を進めた結果、その一部は従来の説に沿うものであることが判明した。例えば、人が使用する単語から年齢や性別を知ることができ、また所得との関連も伺えた。

■利用者の給料と、その客観性、感情、議題、フォローされている人とフォローしている人の比率との関連を示したグラフ（出典：ペンシルバニア大学） 所得の高い人は政治的・非営利的なつぶやきが多く怒りや恐怖を発言し、所得の低い人は楽観的なつぶやきと汚い言葉を発言

　しかし、意外なことも判明している。そうした一例として、所得が高い人はツイッターで恐怖や怒りについての発言が多いということが挙げられる。逆に楽観的な人の所得は低い傾向にあった。また、低所得区分の人の文章に汚い言葉が多く含まれる一方、高所得区分では政治、協力、非営利な世界について論じられることが多かった。

■ツイートから予測されるグループ毎の平均所得と特徴（年齢、性別など）を表したグラフ（出典：ペンシルバニア大学） 　全体としては、低所得あるいは低社会経済的地位の利用者はツイッターを個人的なコミュニケーションツールとして利用し、高所得者ではニュースの拡散やプロフェッショナルな立場で利用していたという。

　研究チームは今後、この実験を基にさらなる調査を進めていく予定だそうだ。

via:phys・Translated hiroching

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