Millones de personas están suscriptas a Twitter y se conectan a diario para compartir con amigos y extraños pequeños mensajes en los que cifran el ritmo de su vida. Esa, al menos, es la hipótesis de un grupo de investigadores de Harvard y Northwestern, que a lo largo de 3 años analizaron 300 millones de tweets cuya información, dicen, es suficiente para pintar una imagen bastante precisa del estado de ánimo de los Estados Unidos.

De acuerdo a los resultados del proyecto, la costa oeste de los Estados Unidos es mucho más feliz que la costa este. Otra de las observaciones que arrojó el análisis fue que el lugar más feliz era Hawaii, lo que no es difícil de comprender; mientras que los más miserables eran Mississippi y Alaska. El día en que la mayoría de la gente está de mal humor no sería el lunes sino el jueves. Eso es probablemente porque ya están cansados de su trabajo, pero aún queda todo un día antes de que llegue el fin de semana. Los momentos más felices del día son la mañana temprano y la noche y, al menos para los usuarios de Twitter, los fines de semana son más felices que los días laborables.

El mapa con el estado de ánimo de los Estados Unidos.

Como ven, los resultados del análisis no son para nada novedosos: lo novedoso es el minado de información en redes de usuarios para hacer investigaciones de ciencias sociales. Los resultados fueron desplegados sobre un mapa del país coloreando de distinta forma la “intensidad de la felicidad” para ver en tiempo real el estado de ánimo de los habitantes. Inspirados en un mapa que mostraba al instante la opinión de los espectadores de un partido de fútbol americano, los responsables del proyecto creen que puede ser interesante aprovechar esta misma tecnología para monitorear el humor de los ciudadanos en ciertas fechas importantes, como por ejemplo un día de elecciones.

Un video muestra el pulso del estado de ánimo de los estadounidenses, basado en los 300 millones de mensajes que analizaron las universidades de Harvard y Northwestern.

La metodología

Para analizar la información de los tweets, se utilizó un “sistema psicológico palabra-grado”, siguiendo la calificación emocional establecida en las Normas afectivas de las palabras (ANEW, por sus siglas en inglés), una tabla que rankea palabras según la emoción que transmiten. Las palabras de menor puntuación en ANEW fueron calificadas como negativas, mientras que las de mayor puntuación como positivas. De esta forma, el estudio consistió en rastrear entre los millones de tweets alrededor de mil palabras usadas como indicadores de humor. Algunas de ellas son obvias -como “feliz”, “triste”, “alegre”, “amor” y “alegría”- y otras no tan obvias, como “moho”, “ascensor”, “paraguas” y “pie”.

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