Att mäta allmänhetens känslor är en viktig uppgift för både forskare och beslutsfattare. Explosionen av tillgängliga data från sociala medier möjliggör en mer tidskänslig och geografiskt specifik analys än någonsin tidigare. I detta papper analyserar vi data från mikro-bloggning webbplats Twitter och generera en känsla karta över New York City. Vi utvecklar en classifier speciellt inställd för 140 tecken Twitter-meddelanden, eller tweets, med hjälp av nyckelord, fraser och smilisar för att bestämma stämningen på varje tweet. Denna metod, i kombination med geotagging som tillhandahålls av användare, gör det möjligt för oss att mäta allmänhetens känslor på extremt finkorniga rumsliga och temporala skalor. Vi finner att allmänhetens stämning i allmänhet är högst i offentliga parker och lägst på transportknutpunkter, och lokalisera andra områden med starka känslor såsom kyrkogårdar, vårdcentraler, ett fängelse och en avloppsanläggning. Sentimentet förbättras gradvis med närhet till Times Square. Periodiska mönster av känslor fluktuerar på både en daglig och en vecka skala: mer positiva tweets publiceras på helger än på vardagar, med en daglig topp i känslor runt midnatt och en nadir mellan 09:00 och 12.00.
REF genererade en känsla karta över New York genom utvinning av känslor från tweet data.
Sentiment in New York City: A High Resolution Spatial and Temporal View
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}