社交媒體會告訴我們社會福祉方面的哪些資訊？

社交媒體似乎就像是許多亂七八糟的笑臉、自拍和狀態更新。但科學家們在社交媒體上撒網後，可以從中撈起大量的資料，讓實證研究領域的秩序大亂。

賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）和其他機構的研究者們發現，可以通過收集社會個體所發的貼子來確定社會福祉的情況。這些資料所帶來的資訊可以在從市場行銷到醫學和國家安全等一系列學科中廣泛加以實際應用。

約翰尼斯·艾希施塔特（Johannes Eichstaedt）說：“人們越來越多地將其社會生活向社交媒體轉移。在這個過程中，社交媒體越來越多地成為研究人員瞭解社會趨勢、心理趨勢和公共健康威脅的平臺。” 艾希施塔特是賓夕法尼亞大學心理學系的博士生，也是全球福祉項目（World Well-Being Project）的創立者和研究科學家。該專案是一項開創性的技術，率先使用社交媒體上的語言來衡量福祉。

在SiriusXM111頻道最近播出的沃頓知識線上節目中，艾希施塔特對自己的工作進行了介紹。

文字的力量

艾希施塔特和他的同事們已經發現，不管是積極的還是消極的文字，它們都是強有力的個性指標。通過使用運算公式來篩選社交媒體上的訊息，科學家們可以發現哪些模式正在開始形成。

首先，研究者們必須對資料加以利用。他們的樣本來自于10萬名臉譜網用戶。這些用戶同意參加這次研究，允許研究人員查看自己的資料。在同意之後，用戶會被“去除身份資訊”，他們所發佈的帖子會通過一個應用被收集起來。此後，他們會進行一個標準的個性調查。科學家們同時也對推特網上的帖子進行了大量分析。該項分析的重點在於10億條推特的內容，而並非使用者個體。

在語言方面，性格外向者使用最普遍的詞語之一就是“派對”。性格內向者在帖子裡面最常寫的就是“電腦”或“互聯網”。艾希施塔特說：“精通臉譜網的性格內向者在電腦上花費了大量的時間，然後再發帖來講述自己的心得。”

表情符號——用來表達情緒的印刷符號——也是研究的物件之一。“通過表情符號可以很好地預測到特定的事物，”艾希施塔特說，“從人口方面來進行預測的話，皺眉的表情符號是與神經過敏症聯繫在一起的。神經過敏症是一種負面情緒傾向，是一種情緒反應，脾氣會比較暴躁，比較難以相處。這些人對皺眉這個表情符號的使用量會飆升。”

有趣的是，研究人員從這些資料中找到一些最具預測力的語言特徵，其中之一就是心形符號（快速鍵是<3）。心形符號的出現幾乎總是能表明該用戶是女性。艾希施塔特說：“如果只有一條資訊來讓你分析該人究竟是男性還是女性，你就會要知道他們使用的心形符號的數量。”

社交媒體語言同時也是情緒穩定性的指標。研究人員發現，情緒越穩定的人通常會發帖談論體育（他們既是參與者又是觀眾），並且會提到宗教。“情緒穩定性和神經過敏症是相對的，”艾希施塔特說，“情緒穩定性是指生活平靜、平和、能很好地適應環境。這種穩定性要突破自我，將自己與其他的事物聯繫在一起。”

社交媒體和國內生產總值 

艾希施塔特和同時代的人都在力促政府利用這些從社交媒體收集的資料，將其作為國內生產總值之外的一種衡量國家社會福祉的經濟划算的方式。這也是全球福祉項目的創立意圖之一。

“國內生產總值並不在乎社會中的交易本質，”艾希施塔特說，“它是眾多指標中的一個。我們過去一直在努力——其他人也一直在努力——說服政府能採納這些其他的指標。”

從實際的角度來說，艾希施塔特並沒有看到美國勞工統計局（U.S. Bureau of Labor Statistics）和疾病控制與預防中心（the Centers for Disease Control and Prevention）等使用大量資料的政府機構改為使用社交媒體樣本來推動政策的制訂。但多年來，從社會互動中所收集到的資訊一直在推動人們對國家安全方面的擔憂。

“這個研究對於情報領域來說是無足輕重的，”艾希施塔特說，“情報界通過這些方法進行人群監測，他們在這些方面投入的預算是我們在該專案上的開支的許多倍，就算沒有1千倍也有100倍。”

尋求贊同

同所有實證研究一樣，全球福祉專案的科學家們也擔心存在反應偏差。在社交媒體中所存在的偏差與人們填寫紙質調查表時總是選擇第四個選項時出現的偏差有所不同。

艾希施塔特表示，社交媒體的問題在於人們通常在尋求他人的贊同。

“你想要得到同伴們、在臉譜網上有往來的人的贊許，”他說，“所以你可能會有選擇性地向同伴們展現自己生活的有關資訊，從而得到他們積極的回應。”

這也意味著用戶們可能會抑制自身的負面情緒，或者是發佈比較好的狀態更新，將生活中正在經歷的劇變掩飾起來。

艾希施塔特說：“管理社會身份的棘手之處在于它存在於這些不同世界之間的介面中，而且一些人會遵循安全路線，那也意味著他們會將自己的臉譜網變成領英網站（LinkedIn），也就是說發帖更新自己的工作狀況，介紹自己可加以預料的、非常普通的成就。”

他補充表示，當出現這種情況時，臉譜網就喪失了其部分社會功能。

儘管存在這些缺陷，但事實正在證明，從社交媒體中挖掘出來的資料對研究人員而言具有難以估量的價值。美國人口中半數以上每個月至少會上一次臉譜網，推特網的流量也是以十億來計算。因而艾希施塔特認為，對社交媒體資料的開始使用是社會科學的一種發展。他目前正在評估如何使用這些資料來發覺抑鬱症。

“在過去幾年裡，社交媒體對人們生活的滲入程度讓人感到難以置信，”艾希施塔特說，“十年前，社交媒體是一個全新的事物。5年前，它讓研究人員感到些許惱火。現在，它顯然是下一代大資料的來源，你可以使用這些大資料來瞭解人口健康情況。”