Twitter 互动中的情绪、人口统计与社交性

人们在网上建立的社交联系会影响他们接收到的信息质量及其在线体验。尽管许多社会经济和认知因素被认为与线下社交关系的形成有关，但其中很少得到过实证验证，尤其是在在线环境中。在本研究中，我们分析了一个由美国主要大都市区社交媒体用户发布的带有地理参考的消息（即推文）组成的大型语料库。我们通过这些推文的位置将其与美国人口普查数据联系起来。这使我们能够衡量从某个区域发布的推文中表达的情绪、社交联系结构，并在分析中使用该区域的社会经济特征。我们发现，在总体层面上，社交媒体用户与多样性较低的社交联系人进行更深入互动的地方，正是他们表达更多负面情绪（如悲伤和愤怒）的地方。人口统计特征也有影响：这些地方的居民家庭收入和教育水平较低。相反，人们互动频率较低但联系人多样化的地方，发布的消息更快乐、更积极，且居民受教育程度更高、更年轻、更富裕。结果表明，认知因素和线下特征会影响在线互动的质量。我们的工作强调了将社交媒体数据与传统数据源（如美国人口普查）联系起来，以推动对在线行为进行新颖分析的价值。