肥満や喫煙よりも「ネガティヴなつぶやき」のほうが心疾患予測の役に立つ

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Twitterでつぶやかれているネガティヴな言葉は、その地域の心疾患による死亡率データと相関関係にあるという研究結果が発表された。しかも、こうした否定的な言葉は、肥満や喫煙などよりも優れた予測因子だという。(アーカイブ記事)

から調査のために8億2,600万件にのぼるツイートのデータを取得し、そこから位置情報を含む、約1,300郡から投稿されたツイート約1億4,600万件を抽出した(ツイート件数が5万に満たない郡は調査から除外した)。次にチームは、感情表現に関して定評のある辞書を参照し、特定のフレーズがツイートに登場する頻度によって、個々の郡の「健康レヴェル」を評価した。健康や仕事、魅力などに関するネガティヴな表現、または罵り言葉の多用がみられると、その郡には「高リスク」の評価が与えられ、反対に、「チャンス」「克服」「週末」などの単語が使われていると、「疾患に対して予防的」との評価が加算された。その結果、郡ごとの健康評価は、年齢調整した心疾患による死亡率のデータと有意な相関を示したばかりか、教育、肥満、喫煙などの「伝統的な10の危険因子」を合わせたデータよりも、心疾患による死亡率の予測因子として優れていることが明らかになった。

敵意、攻撃、憎悪、緊張。「Twitter」でつぶやかれているネガティヴな言葉と、郡ごとの動脈硬化性心疾患(AHD)による死亡率との相関関係。もっとも研究チームは、Twitterのデータには年齢の問題があることを認めている。研究対象となった時期(2009年6月~2010年3月)のTwitterユーザーの平均年齢は約31歳であり、心疾患を発症する人の平均年齢はそれよりかなり上だ。「Twitterを利用している人が、そのまま死の危険に直面しているわけではない」と研究チームは述べている。「しかし、たとえ若い成人が中心であったとしても、彼らのツイートは、彼らが属する ーの特性、そのコミュニティーが共有する経済的、身体的、心理的環境を明らかにしている可能性がある」。研究チームは今回の研究結果について、コミュニティーセンターでの活動であれ、Twitter上の友人との交流であれ、自身が属するコミュニティーに積極的に参加することは健康に良い影響をもたらすという、これまでの研究結果からの推測を補強するものだと述べている。その上で研究チームは、「コミュニティー単位の心理学的特性を調べることは、個々の自己申告によるデータを集めるよりも健康リスクの予測に役立つ」と述べている。

 

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