[論文レビュー] Does putting your emotions into words make you feel better? Measuring the minute-scale dynamics of emotions from online data

Rui Fan, Ali Varamesh+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2018

Mental Health Research Topics参考文献 29被引用数 15

ひとこと要約

本研究では、665,081人のTwitterユーザーのミリ秒単位の感情動態を分析し、『I feel...』の発言を感情ラベル付けイベントとして特定し、それらの前後における感情の変化を追跡した。その結果、否定的 emotionsは言語的表現後に数分以内に急激に低下するのに対し、肯定的 emotionsはよりゆっくりと減衰し、平均持続時間はそれぞれ1.25時間および1.5時間であった。これは、感情ラベル付けが無意識の感情調節メカニズムであることを支持する。

ABSTRACT

Studies of affect labeling, i.e. putting your feelings into words, indicate that it can attenuate positive and negative emotions. Here we track the evolution of individual emotions for tens of thousands of Twitter users by analyzing the emotional content of their tweets before and after they explicitly report having a strong emotion. Our results reveal how emotions and their expression evolve at the temporal resolution of one minute. While the expression of positive emotions is preceded by a short but steep increase in positive valence and followed by short decay to normal levels, negative emotions build up more slowly, followed by a sharp reversal to previous levels, matching earlier findings of the attenuating effects of affect labeling. We estimate that positive and negative emotions last approximately 1.25 and 1.5 hours from onset to evanescence. A separate analysis for male and female subjects is suggestive of possible gender-specific differences in emotional dynamics.

研究の動機と目的

• 言語による感情表現が、自然なオンライン環境において感情のリアルタイム動態に与える影響を調査すること。
• Twitter上で明示的に『I feel...』を発言する前後における感情の正負の変化を、分単位で測定すること。
• ラボ研究で観察されたように、感情ラベル付けが現実世界の自発的状況でも感情の緩和を引き起こすかどうかを検証すること。
• 性別による感情動態の違いを評価すること。
• 被験者の気質、日周期的・週単位のサイクルを考慮した厳密なノルマルモデルを用いて、結果の妥当性を検証すること。

提案手法

• 『I feel...』、『I am feeling』、または『I'm feeling』に続く感情を含む形容詞または副詞を用いて、感情ラベル付けイベントを同定した。
• 事前に訓練されたセンチメント分析ツールを用いて、各ラベル付けイベントの前後±6時間以内のツイートについて、時間的系列の感情価値スコアを算出した。
• 被験者の気質、時刻、平日・休日、ツイート頻度に一致するランダムなツイートを抽出することでノルマルモデルを構築し、統計的有意性を確立した。
• 時間的系列感情価値データの滑らかさを向上させるために10分間のローリング平均を適用し、CUSUM検定（H=0.01、λ=40分）を用いて異常を特定した。
• 性別ごとの分析を実施し、男性および女性の被験者タイムラインを分離し、感情動態を比較した。
• 感情価値のずれの有意性を評価するため、ノルマルモデルを10,000回ブートストラップリサンプリングした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 肯定的または否定的 emotions を言語で表現することは、時間経過とともに感情の強度に測定可能な低下をもたらすか？
• RQ2 自然なオンライン行動における感情ラベル付け後の、肯定的および否定的 emotions の時間的ダイナミクスはどのように異なるか？
• RQ3 言語的表現後の感情の持続時間および減衰パターンに、性別による差異があるか？
• RQ4 日周期的・日中のサイクルおよび被験者固有の気質が、観察された感情動態にどの程度影響を及えるか？
• RQ5 CUSUM検定は、高分解能のオンライン言語データにおける顕著な感情変化を信頼性高く検出できるか？

主な発見

• 否定的 emotions は感情ラベル付け直後に急激に低下し、数分以内に基準値に戻った。
• 肯定的 emotions はゆっくりと減衰し、発症から消滅まで約1.25時間かかった。
• 否定的 emotions は発症から消滅まで約1.5時間持続しており、肯定的 emotions よりも長く続くことが示された。
• 感情の緩和効果は被験者間で一貫しており、個々の性格的・社会的気質の違いに起因するものではなかった。
• 別個の分析では、性別による感情動態の差異が示唆されたが、サンプルに誤分類された性別が含まれる可能性がある。
• CUSUM検定は、40分以上持続する有意な感情期間を正常に同定でき、検出された感情変化の堅牢性を確認した。