Twitter Firehose enthüllt, wie das Wetter die Stimmung beeinflusst

Forscher wissen seit langem, dass das Wetter einen tiefgreifenden physiologischen Einfluss hat. Der menschliche Körper reagiert auf Sonnenlicht mit der Produktion von Serotonin, einem Neurotransmitter, der stark mit Wohlbefinden verbunden ist. Manche Menschen sind im Winter eher depressiv, ein Zustand, der als saisonale affektive Störung oder SAD bekannt ist.





Doch trotz dieser Beweise ist es Psychologen lange nicht gelungen, einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Wetter und Stimmung zu finden. Dieser Studienbereich ist übersät mit Studien, die widersprüchliche Korrelationen und andere zeigen, die überhaupt keine Korrelation zeigen.

Jetzt wollen Jiwei Li von der Stanford University und ein paar Kumpels das ändern. Diese Jungs haben mit Geotags versehene Tweets nach Stimmungsangaben durchforstet und dann nach Korrelationen mit dem Wetter gesucht. Sie sagen, dass einige Stimmungen eindeutig mit bestimmten Arten von Wetter oder Wetteränderungen korrelieren, aber manchmal auf kontraintuitive Weise.

Li und Co. beginnen mit einer Datenbank von Tweets, die mit Geotags zu einem von 32 großen städtischen Gebieten in den USA wie New York, Chicago, Los Angeles, San Francisco und so weiter versehen sind. Diese wurden aus einem Datensatz gefiltert, der aus 10 Prozent aller in den Jahren 2010 und 2011 geposteten Tweets bestand.



Li und Co. filterten auch Tweets über nationale oder internationale Ereignisse wie das Erdbeben in Haiti, den Tod von Michael Jackson und so weiter heraus. Die Idee ist, dass Menschen starke Emotionen über diese Ereignisse zeigen können, die nicht mit dem Wetter korrelieren. Wenn Sie diese entfernen, erhalten Sie Zugriff auf alle zugrunde liegenden Verbindungen zwischen Stimmung und Wetter.

Anschließend kategorisierte das Team die verbleibenden Tweets nach vier verschiedenen Stimmungsdimensionen: Wut-Feindseligkeit, Müdigkeit-Trägheit, Depression-Niedergeschlagenheit und Schläfrigkeit-Frische. Schließlich verwendeten sie einen maschinellen Lernalgorithmus, um Korrelationen mit dem Wetter in diesen Gebieten zu finden, indem sie eine Datenbank der National Oceanic and Atmospheric Administration nutzten, die die durchschnittliche Tagestemperatur, die tägliche Temperaturänderung, den täglichen Niederschlag oder Schneefall, die Schneehöhe aufzeichnet , die Gesamtmenge und Stärke der Sonne jeden Tag und so weiter.

Die Ergebnisse sorgen für neugierige Lektüre. Li und Co. sagen, dass die Durchschnittstemperatur zwar nicht mit der Stimmung korreliert, eine Temperaturänderung jedoch sehr wohl. Die Menschen neigen dazu, glücklicher zu sein, wenn die Temperatur kühler wird, fühlen sich aber bei einem drastischen Temperaturabfall unwohl, sagen sie.



Höhere Temperaturen machen die Menschen auch wütender. Schnee hingegen korreliert mit negativen Stimmungen.

Li und Co. suchten auch nach zeitlichen Mustern. Die meisten Stimmungen folgen einem wöchentlichen Muster mit Spitzen am Wochenende. Menschen neigen dazu, am Wochenende am wenigsten wütend, am wenigsten depressiv und am wenigsten schläfrig zu sein, sagen Li und Co. Müdigkeit folgt jedoch einem anderen Muster. Die Ermüdungs-Trägheits-Kurve erreicht am Freitag ihren Höhepunkt.

Und während der gesunde Menschenverstand vermuten lässt, dass Menschen bei Kälte am frischesten sind, sagen Li und Co., dass ihre Daten das Gegenteil belegen. Kühle Temperaturen sind mit Schläfrigkeit verbunden und die Menschen neigen dazu, mit steigender Temperatur frischer und frischer zu sein, heißt es.



Dies sind interessante Korrelationen, aber sie beinhalten einige wichtige Vorbehalte. Einer ist, dass Korrelation nicht Kausalität ist. Die Daten zeigen zum Beispiel, dass Schnee mit negativer Stimmung korreliert, aber es ist nicht klar, ob dies eine Folge des Wetters selbst oder anderer wetterbedingter Faktoren wie einer Zunahme von Staus oder Unfällen ist.

Dann stellt sich die größere Frage, ob die Analyse der Stimmung von Tweets ein guter Indikator für die wahren Gefühle der Menschen ist. Es ist durchaus möglich, dass Einzelpersonen ihre wahren Gefühle auf Twitter verschleiern oder bewusst eine andere Persona projizieren als ihre eigene.

Li und Co. sind sich dieser potenziellen Fallstricke bewusst und sagen, dass sie entschlossen sind, nach überzeugenderen Wegen zu suchen, um sich in Zukunft davor zu schützen.



Dennoch ist der geogetaggte Twitter-Stream eine wertvolle Informationsquelle, die interessante Fragen für die zukünftige Arbeit aufwirft. Dieser Ansatz würde es Forschern insbesondere ermöglichen, den Einfluss des Wetters auf die Stimmung in verschiedenen Teilen der Welt zu vergleichen. Interessant wäre zum Beispiel zu sehen, ob ein Temperaturanstieg am Polarkreis die Stimmung genauso verändert wie in den Tropen. Oder ob es kulturelle Unterschiede in den Ergebnissen gibt. Ist der Effekt beispielsweise bei Jüngeren größer als bei Älteren?

Es gibt sicherlich mehr niedrig hängende Früchte in der Twitter-Feuerwehr.

Ref: http://arxiv.org/abs/1410.8749 : What A Nasty Ay: Erkundung der Stimmungs-Wetter-Beziehung von Twitter

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