Twitter 不止娱乐，也能造福健康事业

通常情况下，看一个人是否患心脏病，医生的判断标准是饮食、肥胖、吸烟等等。而在判定各地区心脏病分布状况时，传统机构数据也会考虑诸多元素。此前，美国宾夕法尼亚大学对此做了一项创新研究，通过 Twitter 用户关键词分析来判定心脏病各地分布状况，并收获了不错成效。

1 月 20 日《心理科学》杂志发表了这项研究数据：在 Twitter 内容中消极情绪词汇出现频率高的地区，心脏病罹患率更高；而积极情绪词汇出现频率高的地区，则罹患率更低。这项结论与美国疾病控制与预防中心（CDC）做的心脏病调查分析结果相近。

研究人员挑选了 2009 年 6 月至 2010 年 3 月期间年龄 31 岁的 Twitter 用户进行分析，这些用户分布在美国 1300 多个郡县，他们在此期间发布了大约 1.46 亿条带位置信息的推文。通过对推文进行关键词搜罗，再根据情绪状况词汇及其出现频率评级分类，从而得出对应结论。

在这项研究中，某地区对工作、健康和个人魅力表现出消极情绪的词汇出现频率高，则会被列入心脏病高发地区，而像 opportunities、overcome 以及 weekend 等词汇居多的地区则会被列入低发地区。这项研究表明，人们不光能了解到各地心脏病罹患率，更有益的是据此可以做出有效的疾病预测方案。

该研究作者认为比起个体研究而言，社区性综合心理特征研究更有益于整体疾病风险管控，能帮到更多人。该报告合著人 Margaret Kern 表示，“消极情绪会触发社会反应，你可能会因此而酗酒、绝食或者自闭，这些都可能引起心脏病。”

分析 Twitter 得来的数据，反而比传统方法来的更精确，这也让人看到大数据分析的优势。该团队目前仍在深化研究，打算建立一整套基于用户词汇信息分析的模型。这是对互联网的利用，不难想象，社交网络在改善健康方面将更加有用和廉价。