Une nouvelle étude en psychologie de l’Université d’Emory, Atlanta, démontre que notre manière de « twitter »peut dévoiler notre rapport à la prise de risque, les personnes qui ont tendance à avoir une vision sur le long terme sont plus susceptibles d’investir leur argent au mieux, tout en évitant les risques superflus.

Les chercheurs ont utilisé des outils de données pour effectuer des analyses textuelles auprès de 40 000 utilisateurs de Twitter, et mener des expériences en ligne sur leur comportement, leurs études ont fait émerger une corrélation entre une vision à plus long terme et une prise de décision moins risquée. Phillip Wolff, professeur agrégé de psychologie à l’Université Emory et co-auteur d’un article paru dans le National Academy of Sciences, explique :

« Twitter est comme un microscope pour les psychologues. Les données extraites des tweets semblent donner un aperçu non seulement des pensées des tweeters à un moment donné, mais aussi d’un processus cognitif relativement stable. L’utilisation des médias sociaux et des outils analytiques de Big Data ouvrent un nouveau paradigme dans la façon dont nous étudions le comportement humain. »

Se révéler sur les médias sociaux

Le coauteur Robert Thorstad, doctorant dans le laboratoire de Wolff, est celui qui a eu l’idée de la recherche :

“Je suis fasciné par la façon dont le comportement quotidien des gens peut donner beaucoup d’informations sur leur psychologie. Une grande partie de notre travail était automatisée, ce qui nous a permis d’analyser des millions de tweets provenant de la vie quotidienne de milliers de personnes», affirme-t-il.

La vision d’avenir trouvée dans les tweets des individus était courte, dans la plupart des cas, elle n’allait pas au-delà de quelques jours seulement, ce qui diffère des recherches antérieures suggérant une vision prospective de l’ordre d’ années.

“Une interprétation possible est que la différence est due à une caractéristique des médias sociaux”, dit Wolff. Une autre raison possible est que les études précédentes demandaient explicitement aux individus jusqu’où ils pensaient dans le futur, tandis que celle-ci prend en compte implicitement les tweets précédents. “

Les chercheurs ont utilisé une série de méthodes telles que le kit de traitement du langage naturel Stanford CoreNLP et SUTime, pour analyser automatiquement les traces de texte Twitter laissées par les sujets étudiés. Ils ont recueilli des données expérimentales en utilisant l’outil de crowdsourcing Amazon Mechanical Turk, un site Web où les individus peuvent effectuer des expériences de psychologie et d’autres tâches sur Internet.

Dans une expérience, les participants à Mechanical Turk ont répondu à une question classique comme: Préférez-vous 60 $ aujourd’hui ou 100 $ dans six mois? Les chercheurs ont également analysé les tweets des participants. Ils ont mesuré l’orientation future par la tendance des participants à tweeter sur l’avenir plutôt que sur le passé, à quelle fréquence et jusqu’à quel point les tweets se référaient au futur.

Les résultats ont montré que l’orientation future n’est pas forcément associée au comportement d’investissement, mais que les personnes ayant une vision à long terme sont plus susceptibles de choisir d’attendre des récompenses futures que celles qui ont une vision proche de l’avenir. Cela indique que le comportement d’investissement dépend de la façon dont les individus pensent dans le futur et non de leur tendance à penser à l’avenir en général.

Une deuxième expérience de Mechanical Turk a utilisé le test du ballon analogique (programme BART), les participants pouvaient gagner de l’argent réel chaque fois qu’ils gonflaient un ballon, mais chaque gonflement pouvait entraîner l’éclatement, et ainsi l’annulation des gains. Si les participants cessaient le gonflage avant que le ballon n’éclate, ils pouvaient mettre en banque l’argent gagné.

Les chercheurs ont également analysé les tweets des participants au programme BART. Les résultats ont montré que ceux qui avaient une vision plus avancée étaient moins susceptibles de prendre le risque de gonfler complètement le ballon.

Prise de risque d’un État à l’autre

Une autre étude dans le document a porté sur les utilisateurs de Twitter dont les profils les ont liés à une région particulière. Environ huit millions de leurs tweets ont été analysés, les chercheurs ont mesuré les comportements à risque de la population d’un État grâce aux statistiques accessibles au public, comme le respect du port des ceintures de sécurité, les taux de conduite en état d’ébriété et les taux de grossesse chez les adolescentes.

Les chercheurs se sont également penchés sur les statistiques portant sur les investissements des États dans différents secteurs, comme l’éducation préscolaire et parascolaire, ou encore le développement d’auto-routes . Les chercheurs ont constaté que les États qui investissaient davantage dans ces domaines étaient associés à des tweets de personnes ayant une vision plus prospective (NDLR vision tournée vers l’avenir), mais pas à un niveau statistiquement significatif.

«Nous avons constaté que, même si les données démographiques sont importantes, elles ne pouvaient pas expliquer les effets de la pensée prospective», explique M. Wolff.

Selon les estimations de Thorstad, 21% des adultes américains qui utilisent Twitter ont tendance à être plus jeunes et plus à l’aise avec la technologie que la population générale. Mais il ajoute que les données démographiques de Twitter ne sont pas si éloignées de la population générale en termes de sexe, de statut économique et de niveau d’éducation, et les pourcentages d’utilisateurs de Twitter vivant dans les zones rurales, urbaines et suburbaines sont pratiquement les mêmes.

“Twitter peut fournir un bassin de participants beaucoup plus large que de nombreuses expériences de psychologie qui utilisent principalement des étudiants de premier cycle comme sujets”, note Thorstad. “Les méthodes Big-données peuvent finalement améliorer la généralisation pour les résultats psychologiques.”

«Grâce aux médias sociaux, nous accumulons d’énormes quantités de données sur nous-mêmes, sur le plan comportemental, et au fil du temps, ceci laisse derrière nous une sorte de phénotype numérique», ajoute Wolff. «Nous sommes maintenant dans une époque où nous disposons d’outils d’analyse, comportant de gros volumes de données qui peuvent extraire des informations pour nous renseigner indirectement sur la vie cognitive d’un individu, et prédire ainsi ce que celui-ci pourrait faire dans le futur. »

Par Carol Clark, Emory University

Traduit de l’anglais par la rédaction.

Article publié en partenariat avec le World Economic Forum