宠物对幸福感的影响：基于社交多媒体大规模多因素分析

从减轻压力与孤独感，到提升生产力与整体福祉，宠物被认为在人们的日常生活中扮演着重要角色。许多传统研究已确认，频繁与宠物互动可使个体更健康、更乐观，并最终享有更幸福的生活。然而，这些研究大多不仅规模受限，且可能因采用主观自我报告、访谈和问卷作为主要方法而带有偏差。在本文中，我们利用从社交媒体收集的大规模数据以及最先进的深度学习技术，从深度和广度上研究该现象。我们的研究包括四个主要步骤：1）从约20,000名Instagram用户处收集时间线帖子；2）对200万张照片使用人脸检测与识别来推断用户的人口统计特征、关系状况以及是否育有子女；3）通过微笑分类和文本情感分析，基于图像与标题分析用户的幸福程度；3）应用迁移学习技术重新训练Inception v3模型的最后一层以进行宠物分类；4）从用户人口统计的多因素角度分析宠物对幸福感的影响。我们的主要结果证明了所提方法的有效性并带来诸多新见解。我们相信该方法也可作为可扩展、高效且有效的建模与分析社会行为及心理健康的方法论应用于其他领域。此外，为促进涉及人脸的研究，我们还发布了包含70万张已分析人脸的数据集。