Lo studio di 800 milioni di tweet scopre cicli giornalieri distinti nei nostri modelli di pensiero

La nostra modalità di pensiero cambia in diversi momenti della giornata e segue uno schema di 24 ore, secondo le nuove scoperte pubblicate su PLOS ONE.(1) Ricercatori dell'Università Britannica di Bristol, composti da un team di esperti di intelligenza artificiale (AI) e di medicina,(2) hanno analizzato sette miliardi di parole usate in 800 milioni di tweet.

Con lo scopo di determinare se il modo di pensare fosse cambiato collettivamente, i ricercatori hanno utilizzato metodi di intelligenza artificiale per analizzare i contenuti aggregati e anonimi dei campioni di messaggi Twitter nell'arco di un periodo di quattro anni. La ricerca ha preso in considerazioni le utenze di 54 delle più grandi città del Regno Unito.

Lo studio ha rivelato che ci sono varie modalità emotive e cognitive nei nostri pensieri attraverso l'identificazione delle variazioni nel linguaggio. Queste variazioni sono state individuate rintracciando l'uso di parole specifiche, nel campione di tweet, che erano associate a 73 indicatori psicometrici e che sono usate per aiutare a interpretare le informazioni sul nostro stile di pensiero.

Alle sei del mattino il pensiero analitico è al suo apice in modo tale che le parole usate nei tweet sono legate a un modo di pensare più logico, mentre la sera e la notte lo stile cambia in modo più emotivo ed esistenziale.

Sebbene siano stati monitorati 73 diversi indicatori psicometrici, il team ha scoperto che c'erano solo due fattori di base indipendenti che rappresentavano la maggior parte delle variazioni temporali tra i dati.

Il primo fattore ha il suo picco di espressione tra le 05:00 e le 06:00 del mattino ed è collegato a misure di pensiero analitico attraverso l'uso elevato di nomi, articoli e preposizioni, che in altri studi è stato correlato all'intelligenza, il miglior risultato in classe e istruzione. Questo periodo di primo mattino mostra anche una crescente preoccupazione per i risultati e il potere, mentre all'estremità opposta dello spettro i ricercatori hanno trovato un modo più impulsivo, sociale ed emotivo.

Il secondo fattore ha il suo picco di espressione tra le 15:00 e le 16:00, un periodo in cui il contenuto aggregato dei messaggi ha mostrato che questo arco di tempo è legato al linguaggio delle preoccupazioni esistenziali e non all'espressione delle emozioni positive.

Pertanto, lo studio sottolinea che esiste una forte evidenza che il nostro linguaggio cambia radicalmente tra il giorno e la notte, riflettendo i cambiamenti nelle nostre preoccupazioni e nei processi emotivi e cognitivi sottostanti.

A volte a questi cambiamenti si associano importanti mutazioni nei livelli ormonali e nell'attività neuronale che indicano una possibile relazione con il nostro orologio circadiano. Inoltre, lo studio rivela che sia gli stati cognitivi che quelli emotivi cambiano in modo prevedibile 24 ore al giorno.

Il professor Nello Cristianini,(3) professore di Intelligenza Artificiale e responsabile del progetto, ha dichiarato: "L'analisi dei contenuti multimediali, se eseguita correttamente, può rivelare informazioni utili sia per le scienze sociali che per quelle biologiche. Stiamo ancora cercando di imparare come sfruttarlo al meglio."

Stafford Lightman,(4) professore di medicina e esperto di neuroendocrinologia presso la Bristol Medical School, e uno degli autori dello studio, ha aggiunto: "I ritmi circadiani sono una caratteristica importante della maggior parte dei sistemi nel corpo umano e quando questi vengono interrotti possono causare disturbi psichiatrici, patologie cardiovascolari e metaboliche. L'uso dei dati dei media ci consente di analizzare i parametri neuropsicologici in una grande popolazione imparziale e ottenere informazioni su come l'uso dell'umore del linguaggio cambia in funzione dell'ora del giorno. Questo ci aiuterà a comprendere le basi dei disordini in cui questo processo viene interrotto ".

Riferimenti:

(1) Diurnal variations of psychometric indicators in Twitter content

(1) Study of 800-million tweets finds distinct daily cycles in our thinking patterns

(3) Professor Nello Cristianini

(4) Professor Stafford L Lightman

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