Numrush

WeFeel: deze visualisatie toont real time de emoties van over de hele wereld

Wat zou je kunnen doen met de informatie die aangeeft hoe mensen van over de hele wereld zich voelen? Het Australische despressie-onderzoeksbureau Black Dog Institute en wetenschappelijk onderzoeksinstituut CSIRO hopen dat de gegevens kunnen helpen in het voorspellen hoe sociale-, economische- en omgevingsfactoren invloed kunnen hebben op onze emoties.

Om dit tastbaar te maken hebben de twee instellingen WeFeel ontwikkeld – een web tool die miljoenen Tweets van over de hele wereld scant en deze op basis van emoties real time visualiseert op een wereldkaart. De kracht van deze informatie mag niet worden onderschat, volgens het Black Dog Institute:

Currently, mental health researchers and associated public health programs use population data that can be over five years old. Should the real-time data gained using this incredible tool prove accurate, we will have the unique opportunity to monitor the emotional state of people across different geographical areas and ultimately predict when and where potentially life-saving services are required.

Het systeem scant dagelijks zo’n 27 miljoen tweets waarbij wordt gezocht naar zeshonderd specifieke kernwoorden waaraan het team zes hoofdemoties heeft gekoppeld: liefde, blijdschap, verrast, boosheid, verdriet en angst. Verder maakt WeFeel gebruik van Amazons’ Kinesis, een webdienst die het realtime verwerken van big data aanbiedt.

Op de website kunnen gebruikers de data sorteren op basis van regio, datum of emotie. Elk van de zes hoofdemoties is bovendien opgesplitst in verschillende sub-emoties. Zo bestaat liefde bijvoorbeeld uit lust en genegenheid terwijl angst is opgesplitst in nerveusheid en afgrijzen. Ook is het tijdstip waarop de tweets zijn geschreven zichtbaar, evenals het geslacht van de Twitteraars.

Volgens het Black Dog Institute zou de informatie ook kunnen worden gebruikt om tijdig in te kunnen grijpen in bepaalde noodgevallen, zoals een suïcidaal persoon. Toch is het systeem nog lang niet perfect omdat het niet in staat is om contextinformatie te begrijpen of bijvoorbeeld sarcasme te onderscheiden van oprechtheid.

Daarnaast zijn de gegevens natuurlijk gebaseerd op (engelstalige) Tweets, wat wil zeggen dat de emoties alleen maar zijn gebaseerd op die groep mensen die gebruik maakt van Twitter en zich bovendien uit in het engels. Daarnaast zullen veel mensen hun emoties niet altijd delen via social media; iemand die leidt aan depressie kan ook best een vrolijke Tweet versturen!

Desalniettemin geeft WeFeel wel leuk inzicht in hoe de wereld zich voelt op ieder moment van de dag, en omdat de data realtime wordt weergeven blijft het een fascinerende visualisatie om door heen te navigeren!