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Accès ouvert déclaré 2021 conference-paper

Characterizing Geographic Variation in Well-Being Using Tweets

225Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The language used in tweets from 1,300 different US counties was found to be predictive of the subjective well-being of people living in those counties as measured by representative surveys. Topics, sets of co-occurring words derived from the tweets using LDA, improved accuracy in predicting life satisfaction over and above standard demographic and socio-economic controls (age, gender, ethnicity, income, and education). The LDA topics provide a greater behavioural and conceptual resolution into life satisfaction than the broad socio-economic and demographic variables. For example, tied in with the psychological literature, words relating to outdoor activities, spiritual meaning, exercise, and good jobs correlate with increased life satisfaction, while words signifying disengagement like ’bored’ and ’tired’ show a negative association.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Characterizing Geographic Variation in Well-Being Using Tweets
Date Crossref
03/08/2021
Éditeur
Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Psychological Well-being and Life SatisfactionBehavioral Health and InterventionsCustomer Service Quality and Loyalty

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