Modellierung der öffentlichen Stimmung und Emotion: Twitter-Sentiment und sozioökonomische Phänomene

Wir führen eine Sentiment-Analyse aller Tweets durch, die in der zweiten Hälfte des Jahres 2008 auf der Mikroblogging-Plattform Twitter veröffentlicht wurden. Wir verwenden ein psychometrisches Instrument, um sechs Stimmungslagen (Spannung, Depression, Wut, Vitalität, Müdigkeit, Verwirrung) aus den aggregierten Twitter-Inhalten zu extrahieren und berechnen einen sechsdimensionalen Stimmungvektor für jeden Tag in der Zeitachse. Wir vergleichen unsere Ergebnisse mit einer Aufzeichnung populärer Ereignisse, die aus Medien und Quellen gesammelt wurden. Wir stellen fest, dass Ereignisse im sozialen, politischen, kulturellen und wirtschaftlichen Bereich einen signifikanten, unmittelbaren und sehr spezifischen Einfluss auf die verschiedenen Dimensionen der öffentlichen Stimmung haben. Wir spekulieren, dass großangelegte Analysen der Stimmung eine solide Plattform bieten können, um kollektive emotionale Trends hinsichtlich ihres prädiktiven Wertes in Bezug auf bestehende soziale sowie wirtschaftliche Indikatoren zu modellieren.