Twitter上の言葉でコミュニティの心疾患死亡率を予測

　

　敵意や慢性ストレスは心疾患の危険因子として知られているが、大規模な研究はコストがかかる。米国・ペンシルベニア大学のJohannes C Eichstaedt氏らは、アテローム硬化性心疾患による年齢調整死亡率についてコミュニティレベルにおける心理的な相関をみるため、Twitter上の言葉を評価した。その結果から、著者らは「ソーシャルメディアを通じてコミュニティの心理的特性を把握することは可能であり、これらの特性はコミュニティレベルでの心血管疾患死亡率の強いマーカーとなる」と結論している。Psychological science誌オンライン版2015年1月20日号に掲載。

　主な結果は以下のとおり。

・ネガティブな社会関係や離脱（disengagement）、感情（とくに怒り）を反映した言葉は、心疾患死亡率の高さと関連した。一方、ポジティブな感情や心理的なつながりを反映した言葉は、心疾患死亡率の低さと関連した。この関連のほとんどが、収入や教育について調整した後も有意なままであった。

・Twitter上の言葉のみによる断面回帰モデルは、一般的な人口統計学的因子、社会経済的因子、健康リスク因子（喫煙・糖尿病・高血圧症・肥満など）を組み合わせたモデルよりも、アテローム硬化性心疾患の死亡率予測の精度が優れていた。

（ケアネット　金沢 浩子）