Les personnes qui ont tendance à penser plus loin dans l'avenir sont plus susceptibles d'investir de l'argent et d'éviter les risques, trouve un nouvel article rédigé par des psychologues de l'Université Emory. Actes de l'Académie nationale des sciences (PNAS) publié la recherche, qui a utilisé des outils de big data pour effectuer des analyses de texte de près de 40, 000 utilisateurs Twitter, et de mener des expériences en ligne sur le comportement des personnes qui ont fourni leurs identifiants Twitter.

Les chercheurs ont également trouvé une association entre une vision future plus longue et une prise de décision moins risquée au niveau de la population des États américains.

"Twitter est comme un microscope pour psychologues, " dit le co-auteur Phillip Wolff, un professeur agrégé de psychologie Emory. "Les données naturalistes extraites des tweets semblent donner un aperçu non seulement des pensées des tweeters à un moment donné, mais dans un processus cognitif relativement stable. L'utilisation des médias sociaux et des outils d'analyse de données volumineuses ouvre un nouveau paradigme dans la façon dont nous étudions le comportement humain."

Co-auteur Robert Thorstad, un doctorant Emory au laboratoire Wolff, a eu l'idée de la recherche, travaillé sur la conception et les analyses, et a mené les expériences.

"Je suis fasciné par la façon dont le comportement quotidien des gens peut donner beaucoup d'informations sur leur psychologie, " dit Thorstad. " Une grande partie de notre travail était automatisé, nous avons donc pu analyser des millions de Tweets issus de la vie quotidienne de milliers d'individus."

La clairvoyance trouvée dans les tweets des individus était courte, en général quelques jours, ce qui diffère des recherches antérieures suggérant une vision future de l'ordre des années.

"Une interprétation possible est que la différence est due à une caractéristique des médias sociaux, " dit Wolff. Une autre raison possible, il ajoute, est que des études antérieures demandaient explicitement aux individus jusqu'où ils pensaient dans l'avenir alors que le PNAS papier a utilisé la mesure implicite des tweets précédents.

Alors que la relation entre vision future et prise de décision peut sembler évidente, les chercheurs notent que les conclusions précédentes sur le sujet n'ont pas été cohérentes. Ces incohérences peuvent être dues à des facteurs tels que le biais de l'observateur en laboratoire et la petite taille des échantillons.

Les PNAS papier a utilisé une suite de méthodes (telles que la boîte à outils de traitement du langage naturel Stanford CoreNLP et SUTime, un marqueur temporel basé sur des règles construit sur des modèles d'expression régulière) pour analyser automatiquement les traces de texte Twitter précédemment laissées par des sujets individuels. Les données expérimentales ont été recueillies à l'aide de l'outil de crowdsourcing d'Amazon Mechanical Turk, un site Web où les individus peuvent effectuer des expériences de psychologie et d'autres tâches basées sur Internet. Les participants aux expériences Mechanical Turk ont ​​été invités à fournir leurs identifiants Twitter.

Dans une expérience pour le PNAS papier, Les participants de Mechanical Turk ont ​​répondu à une question classique sur l'actualisation des délais, telles que :Préféreriez-vous 60 $ aujourd'hui ou 100 $ dans six mois ? Les Tweets des participants ont également été analysés. L'orientation vers l'avenir a été mesurée par la tendance des participants à tweeter sur l'avenir par rapport au passé. La prospective a été mesurée en fonction de la fréquence à laquelle les tweets faisaient référence à l'avenir, et jusqu'où dans le futur.

Les résultats ont montré que l'orientation future n'était pas associée au comportement d'investissement, mais que les personnes ayant une clairvoyance lointaine étaient plus susceptibles de choisir d'attendre des récompenses futures que celles ayant une clairvoyance proche. Cela indique que le comportement d'investissement dépend de la mesure dans laquelle les individus pensent à l'avenir et non de leur tendance à penser à l'avenir en général.

Une deuxième expérience de Mechanical Turk a utilisé une tâche numérique de risque analogique de ballon (BART). Les participants pouvaient gagner un vrai salaire à chaque fois qu'ils gonflaient un ballon, mais chaque gonflage pourrait faire éclater le ballon, résultant en aucun argent gagné pour ce procès. Si les participants ont arrêté de gonfler avant que le ballon n'éclate, ils pourraient mettre en banque l'argent qu'ils ont gagné et passer au prochain procès.

Les tweets des participants au BART ont également été analysés. Les résultats ont montré que les personnes ayant une vision future plus longue étaient moins susceptibles de prendre le risque de gonfler complètement le ballon.

Une autre étude dans le PNAS Le document s'est concentré sur les utilisateurs de Twitter dont les profils les ont liés à un état particulier. Environ huit millions de leurs tweets ont été analysés pour la prospective.

Les chercheurs ont mesuré les comportements à risque d'un État au niveau de la population en utilisant le proxy de statistiques accessibles au public, tels que les taux de respect du port de la ceinture de sécurité, taux de conduite en état d'ébriété et taux de grossesse chez les adolescentes. Les résultats ont montré que des mesures de prospective plus courtes pour les tweets des États individuels étaient étroitement corrélées à des taux plus élevés de comportements à risque, selon un schéma similaire aux résultats des études expérimentales individuelles.

Pour mesurer le comportement d'investissement d'un État, les chercheurs ont utilisé les statistiques de l'État pour les dépenses consacrées aux parcs d'État, éducation pré-maternelle, autoroutes et éducation par élève. Les chercheurs ont découvert que les États qui investissaient davantage dans ces domaines étaient associés à des tweets d'individus ayant une vision plus longue, mais pas à un niveau statistiquement significatif.

Les chercheurs ont contrôlé les données démographiques de l'État telles que l'orientation politique, le revenu par habitant, revenu des ménages et PIB. "Nous avons trouvé que, alors que la démographie est importante, ils ne pouvaient pas expliquer les effets de la réflexion sur l'avenir, " dit Wolff.

On estime que 21% des adultes américains qui utilisent Twitter ont tendance à être plus jeunes et plus compétents en technologie que la population générale, Thorstad concède. Mais il ajoute que la démographie de Twitter n'est pas si éloignée de la population générale en termes de genre, la situation économique et les niveaux d'éducation. Et les pourcentages d'utilisateurs de Twitter vivant en milieu rural, les zones urbaines et suburbaines sont pratiquement les mêmes.

"Twitter peut fournir un bassin de participants beaucoup plus large que de nombreuses expériences de psychologie qui utilisent principalement des étudiants de premier cycle comme sujets, " note Thorstad. " Les méthodes de mégadonnées peuvent en fin de compte améliorer la généralisation des résultats de la psychologie. "

« Grâce aux réseaux sociaux, nous amassons d'énormes quantités de données sur nous-mêmes, comportemental et dans le temps, qui laisse derrière lui une sorte de phénotype numérique, " Wolff ajoute. " Nous sommes maintenant à une époque où nous avons des outils d'analyse de données volumineuses qui peuvent extraire des informations pour nous dire quelque chose indirectement sur la vie cognitive d'un individu, et de prédire ce qu'un individu pourrait faire à l'avenir.