align="center">Глава 1
Cкрытый алгоритм повседневной жизни
Чего только люди не делают каждодневно, сами не зная, что они делают![1]
Если вы хотите измерить эмоциональную температуру планеты и нуждаетесь в кольце – индикаторе настроения, подходящего для земного шара размера, вам, вполне вероятно, поможет Twitter. Почти 1 млрд обладателей аккаунтов и около 6000 постов ежесекундно{6} – уже сам объем этих микропосланий, включая их содержание и интонации, представляет собой океан данных, который могут бороздить социологи в поисках объяснений человеческому поведению.
Несколько лет назад два социолога из Корнеллского университета, Майкл Мэйси и Скотт Голдер, исследовали 500 млн твитов, которые 2,4 млн пользователей из 48 стран мира размещали на протяжении 2 лет. Они надеялись использовать этот кладезь информации, чтобы оценить эмоциональное состояние людей, в частности установить, как на протяжении определенного отрезка времени сменяют друг друга «позитивный аффект» (такие эмоции, как, например, воодушевление, уверенность в успехе и оживление) и «негативный аффект» (такие эмоции, как, например, гнев, апатия и чувство вины). Разумеется, исследователи не перечитывали все эти полмиллиарда твитов один за другим. Вместо этого они загружали посты в мощный анализатор текстов – использовали широко применяемую компьютерную программу LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count[2]), которая оценивала эмоциональную окраску каждого слова.
Мэйси и Голдер обнаружили удивительно устойчивую закономерность изменений в настроениях людей в течение дня, о которой и сообщили в своей публикации в уважаемом научном журнале Science. Судя по языку твитов, позитивный аффект пользователей рос по утрам, когда они ощущали себя активными, бодрыми и оптимистичным, во второй половине дня шел на спад и вновь усиливался вечером. Эта закономерность проявлялась вне зависимости от того, был пользователь американцем или азиатом, христианином, мусульманином или атеистом, белым, чернокожим или мулатом. Как писали Мэйси и Голдер: «Картина изменений аффектов во времени одинакова для всех культур и географических регионов». День недели также не имел особого значения. В рабочие дни, будь то понедельник или четверг, повсюду в основном наблюдалось одно и то же. Результаты, полученные в выходные, немного отличались: обычно по субботам и воскресеньям позитивный аффект был в целом выше, а утренний пик наступал на пару часов позже, чем по будням. Но общая картина оставалась неизменной{7}. Ежедневный алгоритм был странным образом одинаков и для крупных многонациональных государств, вроде Соединенных Штатов, и для сравнительно небольших стран с более однородным составом населения, вроде Объединенных Арабских Эмиратов. Выглядело это так:
Пик, спад и новый подъем – одинаковая картина ежедневных колебаний, столь же предсказуемых,
Пер. Т. Щепкиной-Куперник.
Kit Smith, “44 Twitter Statistics for 2016,”
Лингвистическое исследование и подсчет слов (англ.).
Scott A. Golder and Michael W. Macy, “Diurnal and Seasonal Mood Vary with Work, Sleep, and Daylength Across Diverse Cultures,”
Обратите внимание, что это исследование проводилось еще до того, как Дональд Трамп стал президентом, а его твиты – частью политической жизни.
