La régulation de notre sommeil, de nos facultés cognitives et de notre état métabolique est assurée par une horloge centrale, qui est en partie informée par des facteurs environnementaux. Pour faire face aux besoins quotidiens, il est vital de comprendre la régulation circadienne de l''humeur. Mais comprendre en profondeur cette régulation nécessite de disposer de grands ensembles de données et de rapports objectifs. La recherche se base en général sur des questionnaires qui peuvent être sujets à des erreurs de mémoire.
Une façon d''éviter ces erreurs est d''obtenir un instantané objectif de l''humeur au moment où elle est ressentie. Les tendances de nos médias sociaux constituent pour les chercheurs un véritable océan de données, leur permettant d''évaluer objectivement l''humeur des autres, même s''il faut tenir compte de l''obstacle que représentent les déclarations mensongères.
Les chercheurs du projet européen THINKBIG ont utilisé un énorme ensemble de données constitué de plus de 800 millions de messages Twitter collectés sur 4 ans au Royaume-Uni. Toutes les 10 minutes, l''équipe a analysé des tweets anonymisés provenant des 54 plus grandes villes du Royaume-Uni, afin d''étudier comment les médias sociaux peuvent fournir des informations sur le bien-être mental des utilisateurs, à toute heure et tout au long de l''année.
À partir de l''expression collective des émotions et de la fatigue, ils ont extrait des signaux solides des modifications survenant au fil de la journée. L''équipe a utilisé des méthodes d''analyse statistique et
math%C3%A9matiques (l''analyse harmonique) pour identifier des structures périodiques, les extrema et les points de changement, ainsi que pour comparer la stabilité de ces événements au cours des saisons et pendant les week-ends.
Les chercheurs ont été attentifs à prendre en compte les messages de vœux et ceux liés aux vacances et ils ont défini un vocabulaire clé susceptible de fausser les résultats. Ils ont ignoré tous les messages contenant les mots ''happy'', ''merry'', ''good'', ''lovely'', ''nice'', ''great'' ou ''wonderful'' suivis de ''Christmas'', ''Halloween'', ''Valentine'', ''Easter'', ''New Year'', ''Mothers day'', ''Fathers day'', ainsi que leurs variantes.
Leur article, intitulé
Circadian Mood Variations in Twitter Content et paru dans la revue ''Brain and Neuroscience Advances'', révèle des schémas circadiens forts, mais distincts, liés aux humeurs positives et négatives. Ils écrivent que «(...) les cycles de fatigue et de colère semblent remarquablement stables au fil des saisons et aux limites entre les week-ends et les jours de semaines. Une humeur positive et la tristesse interagissent plus en réponse à ces changements. La colère et, dans une moindre mesure, la fatigue, montrent un schéma reflétant de façon inversée la variation circadienne des concentrations de cortisol dans le plasma. La plupart de ces quantités montrent une forte inflexion le matin.»
L''exploitation de recherches antérieures
Ce n''est pas la première fois que Twitter est utilisé comme source de données. Cette étude élargit ces précédentes études, en utilisant un ensemble de données plus important, collecté sur une période plus longue et dans une zone géographique plus limitée. THINKBIG a également affiné les méthodes d''analyse et défini de solides indicateurs de l''humeur.
Les chercheurs ont identifié des schémas circadiens compatibles avec les observations précédentes, ce qui confirme que les émotions positives et négatives sont des quantités périodiques indépendantes les unes des autres. «Nous pensons que cette étude est la première à décomposer le spectre des émotions négatives en colère et en tristesse et à les comparer à la fatigue.»
L''équipe a découvert des indices montrant que l''émotivité pourrait être étroitement associée aux niveaux de cortisol et même à la sécrétion circadienne de cortisol. À la lumière de cette découverte, on est frappé par les résultats qui montrent que la colère et, dans une moindre mesure, la fatigue, reflètent de façon inversée la variation circadienne connue des concentrations de cortisol dans le plasma. Les chercheurs reconnaissent que cette association doit être traitée avec précaution car il n''y a aucune preuve de causalité.
THINKBIG (Patterns in Big Data: Methods, Applications and Implications) a pu accéder à l''ensemble de tous les journaux britanniques de ces 200 dernières années et a les analysés en collaboration étroite avec des collègues issus d''un large éventail de disciplines, afin d''élargir leurs actuels travaux sur l''exploitation des médias sociaux. L''équipe du projet vise un impact sur les sciences sociales, le grand public et les législateurs, ainsi que sur son domaine d''ingénierie particulier.
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