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思考を映し出すソーシャルメディアの人気ワード

Science of People 1 min
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人気のSNS用語は性格や年齢を明らかにします。これらのヒントでそれらを読み解きましょう!

ソーシャルメディアで使用される言葉について疑問に思ったことはありませんか?あるいは、私たちが使う言葉が性格特性に基づいているのではないかと考えたことは?もし答えが「イエス」なら、あなたは幸運です。

背景

ペンシルベニア大学を拠点とするポジティブ心理学センター(Positive Psychology Center)は、「世界幸福プロジェクト(The World Well-Being Project)」(WWBP)として知られる活動を開始しました。この素晴らしいプロジェクトは、ソーシャルメディアにおける言語分析に基づき、心理的幸福度や身体的健康を測定する科学的手法を構築しています。一流のコンピューター科学者、心理学者、統計学者が知恵を絞り、健康や幸福に影響を与える心理社会的プロセスを研究し、高額な調査手法に代わる可能性を模索しています。

2013年、WWBPは「ソーシャルメディアの言語における性格、性別、年齢:オープン・ボキャブラリー・アプローチ」と題された研究を発表しました。これまでで最大規模の研究の一つとして、WWBPは75,000人のボランティアのFacebookメッセージから収集された7億語以上の単語、フレーズ、トピックの事例を分析しました。メッセージを分析するために、彼らは人口統計学的および心理的属性を見つけるための2つの異なる方法を使用しました。

  • 示差的言語分析(Differential Language Analysis: DLA): 与えられた属性から最も特徴的な言語的特徴を特定するためにWWBPが設計した手法。
  • 言語探求・単語数カウント(Linguistic Inquiry and Word Count: LIWC): LIWCは、人々が日常生活でどのように言葉を使っているかを探るために心理学でよく使われるツールです。これは、人々の信念、恐怖、思考パターン、社会的関係、性格に関する豊かな情報を提供します。

この特定の研究において、WWBPはボランティアに標準的な性格テスト(ビッグファイブ性格特性)も受けてもらい、特定の性格特性で使用される言葉を特定しました。これらすべてを組み合わせることで、性格、性別、年齢のソーシャルメディア言語を91.9%の精度で結びつけることができました。それでは、実際に彼らがどのようにFacebookのステータスアップデートを収集し、可視化チャートを作成したかを見ていきましょう。

データ

完全なデータセットは、全参加者によって書かれた約1,900万件のFacebookステータスアップデートで構成されていました。WWBPのチームは、以下の4つの基準を満たすFacebookユーザーに分析を限定しました。

  • 主要言語として英語を指定していること
  • ステータスアップデートで少なくとも1,000語以上書いていること
  • 65歳未満であること
  • 性別(男性・女性)と年齢を明記していること

性別の言語:

性別による言語を示す2つのワードクラウド:女性の用語「love(愛)」「excited(ワクワク)」、男性の用語「xbox」「fuck」。

女性の言語的特徴が上に、男性の言語的特徴が下に示されています。単語の大きさは相関の強さを示し、は相対的な使用頻度を示します。アンダースコア(_)は、複数の単語からなるフレーズをつないでいます。

  • この研究の女性(上)は、より多くの感情語(例:「excited(ワクワク)」)や一人称単数を使用し、心理的・社会的プロセス(例:「love you(愛してる)」や「❤️」のハートマーク)に多く言及していました。
  • 男性は、より多くの卑語や物体への言及(例:「xbox」、「black ops」、「wishes he」)を使用していました。
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年齢の言語:

年齢別のソーシャルメディア用語を示すワードクラウド。若者:学校、楽しみ。成人:仕事、家族。シニア:信仰、愛。人生の変化を反映。

上の図3に見られるように、ある年齢層から次の年齢層へと進むにつれて、トピックに微妙な変化が生じています。また、13歳から18歳の年齢層では、スラング、絵文字、インターネット用語の使用に明確な特徴があります。23歳から29歳の年齢層では、いくつかのインターネット用語や仕事に関するトピック(例:「at work(仕事中)」、「new job(新しい仕事)」)が見られます。13歳から18歳では学校関連のトピック(例:「school(学校)」、「homework(宿題)」、「ugh(うわっ)」)が見られるのに対し、19歳から22歳では大学関連のトピック(例:「semester(学期)」、「college(大学)」、「register(履修登録)」)が見られます。30歳から65歳の年齢層に進むと、使用される言葉は家族や友人との情緒的安定に重点が置かれるようになります(例:「daughter(娘)」、「my son(私の息子)」、「my kids(私の子供たち)」、「my fb friends(私のFacebookの友達)」)。全般的に、主要なトピックを見ると、学校、大学、仕事、家族という推移が見て取れます。

年齢に基づくトピックと単語の標準頻度:

年齢とともに人々の言語がどのように進化し、人生の変化、情緒的成熟、社会的統合を反映しているかを示す図。

図4Aのグラフは、各年齢層において最も特徴的なトピックの相対頻度を年齢の関数として示しています。図4Bは、他の社会的トピックに基づいた同様のパターンを提示することで、この仮説を補強しています。図4Cは、「we(私たち)」の使用が22歳以降に増加する一方で、「I(私)」が減少することを示しています。これは、年齢を重ねるにつれて友情や人間関係の重要性が増していることを明確に示唆しています。

性格の言語:

研究者たちは、私たちの言語と性格がどのように一致するかを深く掘り下げました。彼らは参加者が使用した言葉を分析し、各参加者の性格に基づいて整理しました。ここで、5つの性格因子(ビッグファイブ)を簡単におさらいしましょう。

  • 外向性(Extroversion): 他の人とどのように関わるか。
  • 神経症的傾向(Neuroticism): 感情にどのように対処するか。
  • 協調性(Agreeableness): 他人に対してどのように感じるか。
  • 誠実性(Conscientiousness): どの程度計画的で信頼できるか。
  • 開放性(Openness): 新しい経験や知識に対してどの程度好奇心が強く、オープンであるか。

人々の主要な性格特性に関連する用語、行動、感情を可視化した4つのワードクラウド。

性格が言語に影響を与えることを示すワードクラウド。特性が高い人はポジティブな言葉を使い、低い人は卑語や退屈さを表す言葉を使う。

左上を見ると、外向的な人の主な特徴として、「party(パーティー)」トピックのような社会に関連するカテゴリーが現れていることがわかります。さらに、内向的な人は日本のメディア(例:「anime(アニメ)」、「manga(マンガ)」、「internet(インターネット)」、および日本式の絵文字:ˆ_ˆ)に興味があることが結果から示唆されています。

上の図5の左下は、神経症的傾向が高い人々が、「sick of(〜にうんざり)」、「depressed(落ち込んでいる)」、「I hate(大嫌い)」といったフレーズをよく使っていることを示しています。右下は、情緒的安定(神経症的傾向が低い)に関連する言語を示しています。神経症的傾向が低い個人は、調和を育んだり、より大きな情緒的バランスを生み出したりする楽しい社会的活動について書いていました。例えば、「sports(スポーツ)」、「vacation(休暇)」、「beach(ビーチ)」、「church(教会)」、「team(チーム)」、そして「family time(家族の時間)」といったトピックです。

下の図6(右下)では、開放性が低い人々は、ステータスアップデートで短縮語を使用しています(例:「2day(今日)」、「ur(あなたの/あなたは)」、「every 1(みんな)」)。開放性が高い人々(左下)は、創造的な言葉を活用しています(例:「art(芸術)」、「universe(宇宙)」、「music(音楽)」、「writing(執筆)」、「soul(魂)」)。

納得がいかないかもしれませんが、誠実性が低い人々(中左)はアップデートで非常に露骨な言葉を使用するのに対し、誠実性が高い人々(中左)は特定のフレーズ(例:「to work(仕事へ)」、「ready for(〜の準備ができた)」、「great day(素晴らしい一日)」)を使用します。

このように、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームは、人間を研究するための非常に有利なリソースです。ステータスアップデートやツイートは表現力豊かで個人的であり、感情的な内容を含んでいます。以下の数点を覚えておいてください。

  • 言語は一般的に偏りがなく、測定可能な行動データであること。
  • 特にFacebookの言語は、個人がオンラインの世界で「本当の自分」を提示する様子を研究者が観察することを可能にすること。

DLA手法

図:ボランティアのソーシャルメディアデータを分析。言語抽出、相関関係により感情やトレンドを明らかにし、ワードクラウドで可視化。

図1

上の図1からわかるように、DLAは以下のように機能します。

  1. 特徴抽出(Feature Extraction): 以下の方法で言語を抽出します。
    • (a) 単語とフレーズ: テキスト文字列、絵文字、および慣用的な言い回しに対応する2つ以上の単語の組み合わせで見つかる1〜3語のシーケンス。
    • (b) トピック: ラベルのないテキストの膨大なコレクションを自動的に分析。
  2. 相関分析(Correlational Analysis): 単語を性別、年齢、性格と相関させるプロセス。

数千もの有意に相関する単語が見つかったため、研究を理解する上で可視化チャートが鍵となりました(下の図2を参照)。

魅力的だと思いませんか?

パワーワードでエンゲージメントを高める

ヴァネッサ・ヴァン・エドワーズの「より記憶に残る人になる方法」ウェビナーでは、ソーシャルメディアの重要なハックが紹介されています。人気の単語は単なるトレンドではなく、エンゲージメントの宝庫です。例えば「win(勝つ)」や「you(あなた)」といった言葉は、外向的な人の投稿によく現れ、読者を素早く惹きつけます。誰でもこれらを活用する方法は以下の通りです。

  • 「You(あなた)」を早めに使う: これはWWBPの研究におけるトップワードの一つです。キャプションで使用して(例:「You’ll love this!(あなたはこれを気に入るはず!)」)、注目を集めましょう。
  • アクションヒットを散りばめる: 「slay(最高)」や「win(勝ち)」といった言葉(若いユーザーに人気)はシェアを促します。「Slay your day!(最高の一日を!)」のように使ってみてください。
  • リアルさを保つ: 本物の雰囲気と組み合わせましょう。WWBPは、純粋な言語(例:「love you(大好き)」)が最も共感を呼ぶことを発見しました。

もっと詳しく知りたいですか?ヴァネッサのウェビナーでは、科学的に裏付けられた言葉を使って忘れられない投稿を作成する方法を深く掘り下げています。こちらから無料でチェックできます。

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