SNSの発言は、AIにより分析することで心理測定に活用できるかもしれない。

今回、ブリストル大学の研究者らが、AIを使った膨大なツイートの分析を試みた。8億のツイートに含まれる70億ワードに関して分析し、ツイートの傾向が示す思考パターンの1日を通した変化を調べている。

その結果、人間の持つ1日を通しての体内リズム（サーカディアンリズム）と思考パターンの変化が一致することを見出したようだ。

・73の心理測定指標によりツイートに含まれるワードを分析

まず研究者らは、英国での人口上位54都市のユーザーを対象に、1時間単位でツイートを集約し匿名化。ツイートの傾向が4時間ごとにどう変化するかを分析した。

73の心理測定指標により分析をおこない、ツイートに含まれるワードから、これに関連した思考パターンを見ている。

その結果、昼と夜ではダイナミックにワードの使い方が変化することおよび、思考パターンがどう変化するのかが判明した。

大枠としては、早朝では活動的で論理的な傾向を示したのに対し、夕方以降ではこのような思考パターンが衰退し、より感情的になる傾向があったとのこと。

・思考パターンの変化がサーカディアンリズムと一致

例えば、午前5～6時に、論理的思考がピークに達する傾向があり、別の研究で使用頻度と論理的思考との相関が確認されている名詞、冠詞、前置詞が多く使われていた。

また、早朝2～3時には、一見ポジティブな感情表現だが、これとは裏腹に自己不安を示すワードが頻繁に使われていた。

ツイートを通して見られる思考パターンの変化は、神経活動およびホルモンレベルなどの生理的な変化と一致し、サーカディアンリズムと関連しているように見える。

生理的な変化が、無自覚に思考パターンに影響を与えていることは、あっても不思議ではないが、ツイートの傾向を抽出することで、こうした繊細な分析ができることは大きな発見。従来、思想の分析に活用されてきたSNSが、心理測定にも役立つ可能性を示すものだろう。

参照元：Studying tweets reveals human life patterns/DigitalJournal
Study of 800-million tweets finds distinct daily cycles in our thinking patterns/University of Bristol News