Twitterによる投稿を大規模データとして
分析する研究が盛んに行われています。
今回も、そうした研究のひとつで、過去に
社会的ネットワーク情報からユーザーのパーソナリティ、
言語統計情報と使用単語からメンタルヘルス等を
推定できるといいう研究結果も報告されたという
知見に基づいた研究結果です。
筑波大学の研究チームは、Twitterを使用する
日本の大学生を対象に、コロナ禍において、
一般的信頼感や自己意識、自己呈示欲等の
個人特性、オンラインコミュニケーションスキルが
ユーザの幸福感に及ぼす影響を調査しました。
今回のTwitter調査の対象期間は、
2019年1月〜2021年6月の2年半で
この対象期間にツイートやリツイートのあった
大学生のログデータを用いて、自然言語処理による
テキストデータ分析を実施。
コロナ禍のツイートを分析した結果から
わかったこととは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
情報源: コロナ禍で否定的ツイートが増加し、自己アピール欲が幸福感を低下させた | TSUKUBA JOURNAL – 社会・文化
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