[논문 리뷰] The Effect of Pets on Happiness: A Large-scale Multi-Factor Analysis using Social Multimedia

Xuefeng Peng, Li-Kai Chi외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 24.

Human-Animal Interaction Studies참고 문헌 20인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 인스타그램 멀티미디어 데이터와 딥러닝을 활용한 대규모 데이터 기반 계산 프레임워크를 제안하여 애완동물 소유, 연애 상태 및 부모 여부가 개인의 행복도에 미치는 영향을 분석한다. 애완동물 탐지용으로 Inception v3를 재학습하고, 얼굴 분석과 정서 및 미소 분류를 결합함으로써 저자들은 애완동물 소유가 특히 미혼 개인과 부모들 사이에서 행복도를 뚜렷이 향상시키며, 다양한 인구 통계 집단에서 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 것을 발견한다.

ABSTRACT

From reducing stress and loneliness, to boosting productivity and overall well-being, pets are believed to play a significant role in people's daily lives. Many traditional studies have identified that frequent interactions with pets could make individuals become healthier and more optimistic, and ultimately enjoy a happier life. However, most of those studies are not only restricted in scale, but also may carry biases by using subjective self-reports, interviews, and questionnaires as the major approaches. In this paper, we leverage large-scale data collected from social media and the state-of-the-art deep learning technologies to study this phenomenon in depth and breadth. Our study includes four major steps: 1) collecting timeline posts from around 20,000 Instagram users, 2) using face detection and recognition on 2-million photos to infer users' demographics, relationship status, and whether having children, 3) analyzing a user's degree of happiness based on images and captions via smiling classification and textual sentiment analysis, 3) applying transfer learning techniques to retrain the final layer of the Inception v3 model for pet classification, and 4) analyzing the effects of pets on happiness in terms of multiple factors of user demographics. Our main results have demonstrated the efficacy of our proposed method with many new insights. We believe this method is also applicable to other domains as a scalable, efficient, and effective methodology for modeling and analyzing social behaviors and psychological well-being. In addition, to facilitate the research involving human faces, we also release our dataset of 700K analyzed faces.

연구 동기 및 목표

• 대규모 소셜 미디어 데이터를 활용해 애완동물 소유가 개인의 행복도에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 소셜 멀티미디어를 통해 심리적 웰빙을 분석하기 위한 확장 가능한 계산 프레임워크를 개발하기 위해.
• 다양한 인구 통계 집단에서 애완동물 소유, 연애 상태 및 부모 여부가 행복도에 미치는 상호작용을 조사하기 위해.
• 소셜 미디어 콘텐츠에서 사용자 인구 통계 및 연애 상태를 대규모로 효율적으로 추론할 수 있도록 하기 위해.
• 미래의 연구를 지원하기 위해 분석된 70만 장의 얼굴 데이터셋을 공개하기 위해.

제안 방법

• 약 20,000명의 인스타그램 사용자로부터 타임라인 게시물을 수집하여 데이터 기반을 마련하였다.
• Face++ API를 사용하여 얼굴 탐지 및 인식을 수행하여 사용자 인구 통계, 연애 상태 및 자녀 유무를 추론하였다.
• 소셜 미디어 이미지에서 고정밀도의 애완동물 분류를 위해 Inception v3 모델의 최종 레이어를 전이 학습을 통해 재학습시켰다.
• 시각적 분석(미소 탐지)과 텍스트 정서 분석을 결합하여 사용자 행복도 점수를 산정하였다.
• 다중 비교 검정 등의 통계적 검정을 활용하여 다양한 인구 통계 하위군 간의 행복도 차이를 평가하였다.
• 시각적, 텍스트적, 얼굴 데이터 등 다중 모odal 신호를 통합하여 종합적인 행복도 지표를 도출하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 모달 소셜 미디어 데이터로 측정된 바탕으로 애완동물 소유가 개인의 행복도를 유의미하게 향상시키는가?
• RQ2 애완동물 소유가 행복도에 미치는 영향은 다양한 연애 상태(예: 미혼 대 상대와 동거 중)에 따라 어떻게 달라지는가?
• RQ3 부모 여부가 행복도에 미치는 영향은 무엇이며, 애완동물 소유자와 비소유자 간에 어떻게 다를까?
• RQ4 소셜 미디어 게시물의 얼굴 분석을 통해 사용자 인구 통계 및 연애 상태를 신뢰성 있게 추론할 수 있는가?
• RQ5 성별과 인종은 애완동물 소유와 행복도 간의 관계를 어떻게 조절하는가?

주요 결과

• 애완동물 소유자는 비소유자에 비해 유의미하게 높은 행복도 점수를 보이며, 특히 미혼 개인 중에서 평균 행복도 차이는 1.8128로 나타났다.
• 애완동물 소유자와 비소유자 간의 행복도 차이는 가장 두드러진 것이 미혼 개인에서 관찰되었으며, 행복도 평균 비교의 p-value는 0.0002였다.
• 비소유자 중에서 자녀가 있는 경우는 자녀가 없는 사람들과 비교해 행복도 점수 차이가 5.6261로 나타났으며, p-value는 0이었다.
• 연구 결과 애완동물 소유는 연애 상태가 없는 개인, 즉 미혼 또는 관계가 없는 개인에게 행복도에 더 강력한 긍정적 영향을 미친다.
• 비소유자 중에서 부모와 비부모 간의 행복도 점수 차이는 소유자보다 유의미하게 크며, 이는 애완동물이 부모 여부가 행복도에 미치는 영향을 조절할 수 있음을 시사한다.
• 분석된 70만 장의 얼굴 데이터셋을 공개하여 향후 얼굴 분석 및 심리적 웰빙 분야의 연구를 지원한다.