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L'analyse de 800 millions de publications de réseaux sociaux indique des tendances dans le comportement.
Une étude complexe menée par des scientifiques de l'Université de Bristol (Angleterre) a évalué les tendances comportementales en utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour analyser les données de 800 millions de tweets, publiés sur quatre ans.
Ils ont pu identifier comment nos priorités changent au cours de la journée et déterminer les modèles de comportement révélés par les publications de médias sociaux.
Après avoir séparé les messages en blocs d'une heure, ils croient avoir été capables de détecter le fonctionnement de la pensée collective des utilisateurs.
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En étudiant le type de langage utilisé dans 7 milliards de mots, les experts ont découvert des preuves de différents modèles émotionnels et cognitifs qui témoignent de la façon de penser de la société d'aujourd'hui. Suivi de l'utilisation de mots spécifiques, associés à 73 indicateurs qui aident à interpréter les informations sur le style de pensée de l'individu, a révélé le changement dans les humeurs des utilisateurs au cours de la journée.
Dans la publication scientifique publiée le 20 juin, les auteurs de l'étude expliquent :
« La population se réveille avec des émotions positives élevées vers 6h du matin. Dans les deux heures qui suivent, après le début de la journée de travail, il montre déjà une humeur relativement mauvaise caractérisée par de faibles émotions positives et une tristesse accrue. »
La réflexion analytique et les émotions positives ont atteint leur maximum vers 10h, alors qu'à la fin de la journée, un ton plus négatif a été observé. L'heure de pointe est le moment où nous pensons davantage au travail, au pouvoir, à l'argent et aux réalisations.
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Après le dîner, nous sommes plus susceptibles d'être préoccupés par le sexe et les relations, et c'est au petit matin que nous réfléchissons aux problèmes de la vie. Pour ceux qui restent éveillés, entre 3 heures du matin et 17 heures, les principaux sujets d'intérêt sont les problèmes existentiels tels que la mort et la religion. Le langage émotionnel observé par les chercheurs est principalement négatif.
Les chercheurs ont également identifié une différence dans les styles d'écriture tout au long de la semaine, le dimanche matin étant le moment où les utilisateurs de la plate-forme étaient de la meilleure humeur.
Nello Cristianini, professeur d'intelligence artificielle à Bristol et chef de projet, a déclaré : « L'analyse du contenu des médias, lorsqu'elle est effectuée correctement, peut révéler des informations utiles pour les sciences sociales et biologiques. Nous essayons toujours de comprendre comment en tirer le meilleur parti. »
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