语言算法分析你在 Facebook 上的词汇并揭示你的个性，而社区内的推文可以准确预测心血管疾病的风险增加：得益于大数据，心理学研究发生了巨大的变化。社交媒体是取之不尽、用之不竭的数据来源。研究人员正在利用新的语言分析方法深入研究这一问题。例如，他们使用社交媒体来研究性格、心理和身体健康。这节省了大量时间并提供了新的见解。走向一个可预测的社会？
不再需要提问
传统调查是一种几乎已经过时的研究形式。研究人员通过问卷调查试图了解人们的感受、想法和性格。但由于 Facebook 和 Twitter 等“既定机构”的存在，人们不再需要提问，人们可以自发地集体分享想法和感受。研究心理学家在自动语言分析方面取得了长足的进步。他们说，这是对心理学的丰富。
最近（二月底）人格与社会心理学协会年会讨论了迄今为止的研究要点。宾夕法尼亚大学的汉森·安德鲁·施瓦茨 (Hansen Andrew Schwartz) 表示：“新的大规模数据集提供了传统研究可能永远无法实现的研究和见解。”
我的女友。矿。矿！
例如，看看所有格代词“我的”。他对社交媒体上不同性格、性别和年龄的语言差异的研究表明，社交媒体上的男性在谈论他们的妻子或女朋友时比女性在谈论他们的丈夫或女朋友有朋友时更频繁地使用“我的”这个词。 。施瓦茨表示，社交媒体上的语言分析可以发现其他分析技术通常无法发现的意想不到的联系。
分析社交媒体上的某些单词和短语可以为我们的世界提供新的、详细的见解。 Schwartz：“数据驱动技术通常仅限于寻找相关性而不是因果关系。未来的分析将超越单词本身，捕捉语言中不太模糊的含义。”
由于 Facebook 上的文字使用，人格测试不再必要
引用的另一项研究 表明，Facebook 上的某些词语通常是个性的可靠指标，令人惊讶。研究人员使用预测算法有效地创建大规模且可靠的性格评估。
基于语言的自动化研究模型产生的个人特征与个人自我报告的个人特征一致。 “自动化方法可以准确预测用户在性格测试中获得的分数，”发言人格雷戈里·帕克（Gregory Park）证实。该研究发表在《人格与社会心理学杂志》上。
研究人员使用预测算法有效地创建大规模且可靠的性格评估。
这是大数据和社交媒体对心理学特别有利的优势。只需几个算法，你和我的性格就一目了然。应该可以通过相当简单的方式深入了解数百万用户的个性。
《Assessment》还发表了一项Facebook 参与的研究。 Facebook 用户（已获得 澳大利亚数字数据 许可）的状态会被自动分析。事实证明，某些短语可以预测特定的性格特征（例如开放、友善和情绪稳定）。
在人格评估中神经质得分高的人更有可能在状态更新中使用“悲伤”、“孤独”、“恐惧”和“痛苦”这些词（在研究中：悲伤、孤独、恐惧、痛苦）。研究人员相信，自动化研究模型将揭示传统调查中永远无法显现的联系。
微博-扁平化设计
Twitter：准确预测健康和风险因素
除了 Facebook 之外，Twitter 也是一个有趣的研究渠道。研究人员比较了社区内的推文和心血管疾病。研究表明，语言分析可以预测心血管疾病的风险，甚至比传统的流行病学风险因素更好。
“与愤怒、负面情绪、敌意和社区参与较少相关的语言与心血管疾病的发病率增加有关，”演讲者 Johannes Eichstaedt 说（研究发表在《心理科学》上）。 “表达积极情绪和参与社区的语言与降低心血管疾病的风险有关。”
推特用户不一定都面临心血管疾病的风险，但他们都可以通过推文“为他人做事”。该研究甚至用“工贼”这个词来形容推特用户。集体推文可以代表社区的普遍负面情绪，从而提供导致心血管疾病风险增加的社会和环境影响的指示。
Twitter 可以准确预测社区内的健康和风险因素。
人群中的抑郁症和焦虑症紧随其后