De livsmönster som visas av stora populationer har beskrivits och modellerats både som en grundläggande vetenskaplig övning och för en rad tillämpade mål som att minska trafikstockningar, förbättra katastrofinsatser och till och med förutsäga var individer befinner sig. Dessa studier har emellertid haft begränsad tillgång till samtalsinnehåll, vilket har gjort förändringar i uttryckssättet osynliga som en funktion av rörelse. Dessutom använder de vanligtvis kommunikationen mellan en mobiltelefon och dess närmaste antenntorn för att dra slutsatser om positionen, vilket begränsar den rumsliga upplösningen av data till den geografiska region som betjänas av varje mobiltorn. Vi använder en samling av 37 miljoner geolokaliserade tweets för att karakterisera rörelsemönster av 180.000 individer, dra nytta av flera storleksordningar av ökad rumslig noggrannhet i förhållande till tidigare arbete. Med hjälp av det nyligen utvecklade instrument för känsloanalys som kallas hedonometern karakteriserar vi förändringar i ordanvändning som en funktion av rörelse, och finner att uttryckt lycka ökar logaritmiskt med avstånd från en individs genomsnittliga plats. En korrekt karakterisering av mänskliga rörlighetsmönster [1] [2] [3] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [15] [16] är en väsentlig beståndsdel i utvecklingen av modeller för stadsplanering [17], trafikprognoser [18], och spridningen av sjukdomar [19] [20] [21]. I den moderna kommunikationseran har mönster av mänsklig rörelse avslöjats vid en allt högre upplösning i både rum och tid, med mobiltelefondata i synnerhet som komplement till befintliga undersökningsbaserade undersökningar. Liksom för varje nytt instrument som mäter sociotekniska fenomen i makroskala har uppgiften blivit att förstå vilka urskiljbara mönster som finns och vilken betydelse som kan härledas från dessa mönster [2, [22] [23] [24]. Forskare som arbetar för att förstå rörlighet har använt en rad olika metoder. Brockmann m.fl. [7] Använde cirkulationen av nästan en halv miljon amerikanska dollar sedlar vars platser lämnades in av över 1 miljon besökare till en webbplats [25] för att visa att banksedlar banor är superdiffusive i rymden och subdiffusive i tid, dvs.. rör sig längre och mindre ofta än väntat. Gonzalez m.fl. [1] Använde 6 månaders mobiltelefondata från 100.000 individer för att visa att mänskliga banor är regelbundna i rum och tid, med varje individ har en hög sannolikhet att återvända till några föredragna platser enligt Ziffs lag. Att kombinera telefonkommunikationsdata med åtgärder för samhällsekonomiskt välstånd, Eagle et al. [2] visade att mångfalden av kontakter i en individs sociala nätverk är starkt korrelerad till den potential för ekonomisk utveckling som samhället uppvisar. Slutligen, de Montjoye et al. [3] nyligen använt mobiltelefon data för att visa att fyra rum-tid platser är tillräckligt för att unikt identifiera 95% av individer. Som exemplifierar nyligen arbete för att karakterisera känslor med sociala nätverk kommunikation, Mitchell et al. [26] kombinerade traditionella undersökningsdata (t.ex. Gallup) med miljontals tweets för att korrelera ordanvändning med de demografiska egenskaperna i amerikanska stadsområden. Uttryckt lycka visade sig till exempel starkt korrelera med procent av befolkningen gift, och antikorrelat med fetma. Ord som "McDonald's" och "hungrig" dök upp mycket oftare i överviktiga städer, vilket tyder på att deras instrument skulle kunna användas för att ge feedback i realtid om sociala hälsoprogram som det föreslagna förbudet mot försäljning av stora läskedrycker i New York 2013. I det följande karakteriserar vi livets mönster hos över 180.000 individer främst i USA med hjälp av meddelanden som skickas via den sociala nätverkstjänsten Twitter, och använder vår textbaserade hedonometer [27] för att karakterisera känslor som en funktion av rörelse. Under kalenderåret 2011 samlade vi in cirka 4 miljarder meddelanden via Twitters gardenhose feed, vilket representerar en slumpmässig 10% av alla statusuppdateringar som publicerats under denna period. Tillsammans med ett överflöd av andra metadata åtföljer lokaliseringsinformation normalt varje meddelande, som är resultatet av en av tre mekanismer genom vilka individer kan rapportera sin plats när de uppdaterar sin status. För det första, när en enskild person registrerar sitt konto på Twitter, får de möjlighet att rapportera sin plats i en fritextruta. Denna region kommer att visas i deras användarprofil (t.ex. 'NYC' eller 'över regnbågen'). De metadata som åtföljer varje tweet som skickas av individen innehåller denna självrapporterade plats. För det andra kan individer som skickar ett meddelande via en webbläsare välja att märka sitt meddelande med en "plats" som valts från en rullgardinsmeny, där det första alternativet som tillhandahålls är typiskt den stad där datorns IP-adress hittas. Av noggrannhetsskäl har vi valt att ignorera var och en av dessa två mekanismer för att rapportera position när vi försöker tilldela varje tweet en geografisk plats, och istället fokusera på meddelanden som finns via en tredje mekanism, nämligen Global Positioning System (GPS). Individer som använder en mobilenhetsapplikation kan välja att geolokera sitt meddelande, i vilket fall den exakta breddgraden och longituden för mobiltelefonen rapporteras. Exaktheten i denna information styrs av precisionen hos GPS-instrumentet inbäddat i telefonen, som kan variera beroende på omgivande topografi. Som ett resultat av dessa faktorer, kan vi ungefär placera varje geolokerat meddelande inuti en 10 meters cirkel på ytan av jorden, inom vilken tweeten sändes. Ungefär 1% av statusuppdateringarna som mottas genom gardenhose feed är geolokerade, vilket resulterar i totalt 37 miljoner meddelanden, kollektivt representerar mer än 180.000 engelsktalande människor över hela världen. Bilda.  1 illustrerar den geospatiala upplösningen av data. Följer González m.fl. [1] Vi undersöker formen av mänsklig rörlighet med hjälp av radie av gyration, nedan gyradius, som ett mått på den linjära storlek som en individs bana. På bild. 2, Vi undersöker den geografiska fördelningen av rörelser i fyra stadsområden genom att rita en prick för varje tweet, 3 färgade av gyradius av dess författare. Medurs från övre vänstra sidan visas städer i ordning efter deras skenbara sammanlagda gyradius, med New York City till synes uppvisar en mindre radie än San Francisco Bay Area. I Chicago, många personer som skriver från centrum uppvisar en storleksordning större radie än individer som postar i områden utanför staden. Ett liknande mönster ses när man tittar på varje punkt färgad istället av avstånd från förväntad plats (Fig. S2)............................................................................................................. I det större Los Angeles-området ser vi flera kluster av individer med större radie i centrala Los Angeles, liksom Long Beach, Santa Monica och Disneyland i Anaheim, medan mindre tätbefolkade områden ses som mindre kluster som uppvisar mycket mindre radier. Geografin i San Francisco Bay Area avslöjas tydligt, med många stora radie individer tweeting från centrala San Francisco, och något mindre homogenitet i Oakland och San Jose. Utanför dessa städer finns det många förortsområden som avslöjas av individer med stor radie, t.ex. Det är Palo Alto. Tweets som förekommer i mindre tätbefolkade Bay Area platser verkar vara mycket mer sannolikt att författas av stora radie individer än de som förekommer i lägre befolkningsområden i de andra städerna. Denna iakttagelse återspeglar sannolikt de socioekonomiska och demografiska särdragen hos personer som använder Twitter i Bay-området, där den sociala nätverkstjänsten grundades. Dessutom kan det återspegla närvaron av turister som vanligtvis kommer att ha en större radie än någon som bor och arbetar i Bay Area. Vi beräknar Geary's C (lokal) och Morans I (global) rumsliga autokorrelation för de data som visas i figurerna 2 och S2, och finner statistiskt stöd för rumslig klusterbildning i varje (tabellerna S1 och S2). Men korrelationerna drar nytta av benägenheten för varje individs samling av tweets att ställa ut kluster. För att undvika denna förvirring, gör vi också stad tomter av läge färgat av gyradius, där varje prick representerar en individ snarare än en tweet. Dessa siffror ingår inte för att respektera individers privatliv i studien. Tabell S3 rapporterar den starka rumsliga autokorrelation vi observerat, som återspeglar en form av geospatial homofili: tendensen hos individer att skapa meddelanden i närheten av andra med liknande gyradius. Turister kommer sannolikt inte att ingå i denna statistik, med tanke på lägets natur, och som sådan är klusterbildningen potentiellt ett resultat av liknande pendlande avstånd. En iakttagelse till synes uppenbar i Fig. 2 är att individer som flyttar en hel del tenderar att visas i områden med stor befolkningstäthet. Med tanke på de skenbara stordriftsfördelar som erbjuds genom att man bor i ett tätbefolkat område kan man förvänta sig att man observerar det omvända förhållandet, nämligen att människor som bor i mindre tätbefolkade områden av nödvändighet färdas vidare till exempelvis sin arbetsplats eller livsmedelsbutik. Naturligtvis kan personer som observerats ha en stor radie vara turister, eller de kan ha en lång pendla. Trots detta finner vi inga statistiska bevis för denna utveckling. Jämförande individer vars genomsnittliga läge faller i ett område av liten vs. stor tweet densitet, observerar vi liten skillnad i deras genomsnittliga gyradii (inte visas). När vi rör oss bortom dessa fyra stadsområden och tittar på 472 städer i USA, finner vi en måttlig korrelation mellan den genomsnittliga gyradius- och stadsmarken (Pearson ρ = 0,24, p = 2 ×10 −7 ); Bild. S3 och tabell S4 visar de övre och nedre städerna med avseende på gyradii. För att undersöka den mänskliga rörlighetens form normaliserar vi varje individs bana till en gemensam referensram (se Metoder). På bild. 3, Vi ritar en värmekarta över sannolikheten densitet funktion av normaliserade platser för alla individer. I denna diskussion kommer vi att hänvisa till avvikelser från en individs förväntade plats i den normaliserade referensramen som sker i riktningarna norr, söder, öster och väster. Flera inslag i kartan avslöjar intressanta mönster av rörelse. För det första visar konturernas övergripande tårdroppar i väst till öst att människor i huvudsak färdas längs sin principaxel, nämligen på väg västerut från ursprunget längs y/σ y = 0, med avvikelser i den ortogonala riktningen som blir kortare och mindre frekventa när de rör sig längre bort från ursprunget. För det andra tyder uppkomsten av två rumsligt distinkta gula regioner åtskilda av en mindre befolkad grön region på att människor tillbringar den stora majoriteten av sin tid nära två platser. Vi hänvisar till dessa platser som arbets- och hemort [8], där hemorten är centrerad på den mörkröda regionen ungefär 1 standardavvikelse öster om ursprunget, och arbetslokalen är centrerad cirka 2 standardavvikelser väster om ursprunget. Dessa platser belyser den bimodala fördelningen av meddelanden om huvudaxelkorridorer (Fig. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Slutligen observeras en tydlig asymmetri om x/σ x = 0-axeln som indikerar den alltmer isotropa variationen i rörelse som omger hemorten, jämfört med arbetsplatsen. Vi tolkar detta som en återspegling av tendensen att vara mer förtrogen med omgivningen i sitt hem, och att utforska dessa omgivningar i ett mer socialt sammanhang (Fig. 4B)............................................................... Den symmetri som observeras när man reflekterar om y/σ y = 0-axeln är stark, vilket visar den anmärkningsvärda konsekvensen i de rörelsemönster som visas av data. I ett försök att karakterisera den tidsbundna och rumsliga struktur som observeras i Bild. 3, i figuren 5 vi undersöker platser som ofta besöks av de mest aktiva medlemmarna i vår datauppsättning, nämligen de cirka 300 individer för vilka vi fick minst 800 geolokerade meddelanden. Vi misstänker att dessa individer gjorde det möjligt för den geolokerande funktionen att vara på som standard för alla meddelanden, som underförstått av de ungefär O(10 4) geolokerade meddelanden som föreslås av gardenhose klass. På bild. 5, Vi fokuserar på dessa individer specifikt; av alla deltagare, deras produktiva tweet aktivitet mest exakt återspeglar deras rörelseprofil. Huvudfiguren visar sannolikheten för tweeting från varje ort, med orter beställda efter rang, för varje individ [8]. Vi finner att P(H som är ungefär en Ziff distribution [29]. Detta fynd indikerar att oavsett antalet tweet locales för en viss individ, de flesta av deras meddelandeaktivitet förekommer i en av bara några få lokaler, med sannolikheten att förfalla i en förutsägbar takt. Om förfallet var zipfian, en individ skulle vara ungefär n-tider lika sannolikt att tweeta från deras läge läge än från deras rank n plats. Med vår lutning som brantare, dessa sannolikheter faller i en snabbare takt med rang. Lutningen är robust för variation i antal och sammansättning av individer (Fig. S4 )............................................................................................................... 15, Vi observerar en tydlig åtskillnad mellan den mest sannolika och den näst mest sannolika positionen (A). Fördelningen är skev vänster, med rörelse i en rubrik mittemot en individs arbete / hem korridor som visat sig vara mycket osannolikt. Dessutom, på grund av normaliseringen, ser vi att individer är mycket mer benägna att tweet något öster om sin förväntade plats än något väster. Isotropiförhållandet (B) mäter förändringen i densitetens form som en funktion av gyradius, med stora radier individer som uppvisar ett mindre cirkulärt mönster av liv. Standardfel ritas upp, men är endast synliga för den största radiegruppen. Isotropiförhållandet sönderfaller logaritmiskt med radien. som mindre kluster som uppvisar mycket mindre radier. San Francisco Bay Area avslöjas tydligt av individer med stor radie, främst i San Francisco, och något mindre så i Oakland och San Jose. Utanför dessa städer finns det många förortsområden som avslöjas av individer med stor radie, t.ex. Det är Palo Alto. Tweets som förekommer i mindre tätbefolkade Bay Area platser är mycket mer sannolikt att författas av stora radie individer än de som visas i lägre befolkning områden på annat håll. Denna iakttagelse återspeglar säkerligen de socioekonomiska och demografiska särdragen hos personer som använder Twitter i Bay-området, där den sociala nätverkstjänsten grundades. Dessutom kan det återspegla närvaron av turister som vanligtvis kommer att ha en större radie än någon som bor och arbetar i Bay Area. Observera att förhållandet mellan gyradius och medel ord lycka för var och en av dessa städer presenteras i tillägget, och högre upplösning versioner av de fyra panelerna ovan kan hittas online 2. Den viktigaste observationen som visas i figur 2, nämligen att individer som flyttar en hel del tenderar att visas i områden med stor befolkningstäthet, är något kontraintuitiv. Med tanke på de skenbara stordriftsfördelar som erbjuds genom att bo i ett tätbefolkat område, kan man förvänta sig att observera 2 http://www.uvm.edu/storylab/share/papers/ frank2013a det omvända förhållandet, nämligen att människor som bor i mindre tätbefolkade områden av nödvändighet reser vidare till sin arbetsplats eller livsmedelsbutik, till exempel. Naturligtvis kan dessa personer med stor radie vara turister, eller de kan ha en lång pendlande. När vi tittar på varje punkt färgad istället av avstånd från förväntad plats (bilaga), ser vi fortfarande mer överdriven segregation, med icke-infödda förekommer främst i städer, och inhemska individer tweeting i förorterna. I figur 3, Vi ritar den genomsnittliga gyradius vs landyta för varje stad i USA som definieras av [30]. Även om det finns betydande spridning bland städerna, observerar vi en svag korrelation som tyder på att individer som bor i mer befolkade och större områden färdas längre. Tabell 3 visar de övre och nedre städerna med avseende på genomsnittlig gyradius, samt de fyra städer som diskuteras ovan. I figur 4, Vi ritar en värmekarta över sannolikheten densitet funktion av normaliserade platser för alla individer. För diskussionens skull kommer vi att hänvisa till avvikelser från en individs förväntade plats i den normaliserade referensramen som sker i riktningarna norr, söder, öster och väster. Flera inslag i kartan avslöjar intressanta mönster av rörelse. För det första visar konturernas övergripande tårdroppar i väst till öst att människor i huvudsak färdas längs sin principaxel, nämligen rubrik 8 Fördelningen är skev till vänster, med en rörelse i en riktning mot en individs arbets-/hemkorridor som har konstaterats vara högst osannolik. Dessutom, på grund av normaliseringen, ser vi att individer är mycket mer benägna att tweet något öster om sin förväntade plats än något väster. Isotropiförhållandet (B) mäter förändringen i densitetens form som en funktion av gyradius, med stora radier individer som uppvisar ett mindre cirkulärt mönster av liv. Standardfel ritas upp, men är endast synliga för den största radiegruppen. Isotropiförhållandet sönderfaller logaritmiskt med radien. För ungefär 95% av dessa individer, varje tweet har en större än 10% chans att vara författare från deras läge (Fig. 5B)................................................................................................ Bilda. 5C visar varje individs sannolikhet att skapa meddelanden från deras läge (svart kurva) vid olika tider på dagen under hela veckan. En period-2-cykel observeras för varje dag i veckan. Maxima ses på morgonen (8-10 am) och kvällen (10 pm-midnatt), och minima på eftermiddagen (2-4 pm) och över natten (2-4) timmar. Toppen på morgonen är genomgående högre än på kvällen, och eftermiddagsdalen är genomgående lägre än nattdalen. Cykeln är något mindre strukturerad på helgen. Även plottade är sannolikheten för tweeting från andra platser än läget (röd kurva). I en studie utförd med data från mobiltornet, González m.fl. [1] fann att människor tillbringar större delen av sin tid på två platser, och en persons sannolikhet att hittas på en separat plats minskar snabbt med rang genom besök. Medan vår undersökning avslöjar ett liknande mönster, finner vi en större skillnad i sannolikheten för att en individ tweetar från hemorten än från arbetsplatsen. Vi tillskriver dessa små skillnader i våra resultat den olika spatiotemporala precisionen av lokaliseringsdata, samt skillnader i aktiviteter som representeras av data. González m.fl. fastställde varje individs placering genom att kontinuerligt övervaka det närmaste mobiltelefontornet vars räckvidd de befann sig inom. Som sådan, vi får mer exakt plats information, men bara när individer utförde handlingen tweeting. En stor fördel med att använda Twitter-data för att studera rörelse är den ytterligare informationskällan som meddelandena själva ger. Forskare som använder mobiltelefondata för att karakterisera rörlighetsmönster har inte tillgång till samtal som inträffar under den tidsperiod då de är intresserade. För att mäta den känsla som är förknippad med olika rörelsemönster använder vi den hedonometer som Dodds et al infört. [27]................................................................ Instrumentet utför en kontextfri mätning av lyckan i en stor samling ord med hjälp av språkbedömningen av Mechanical Turk (labMT) ordlista, som beskrivs i Kloumann et al. [30]................................................................. LabMT består av ungefär 10.000 av de vanligaste orden på det engelska språket, som var och en gjordes för lycka på en skala av 1 (sad) till 9 (lycklig) av människor som använder Amazons Mechanical Turk service [31, 32], vilket resulterar i en genomsnittlig lycka poäng för varje ord. Exempel på ordpoäng visas i tabell 1. Observera att när vi använder hedonometern undviker vi att tilldela känslor till enskilda tweets, en utmanande uppgift som är mer lämplig för avancerad programvara för bearbetning av naturligt språk. För att undersöka förhållandet mellan rörelse och lycka, beräknar vi uttryckt lycka som en funktion av avstånd från en individs förväntade plats, såväl som gyradius. För de förra grupperade vi tweets i tio lika befolkade soptunnor, där varje grupp innehöll mer än 500.000 tweets från liknande avstånd. Lyckan i varje grupp beräknades sedan med hjälp av Eqn 3 (se Metoder), där alla ord skrivna från ett visst avstånd samlades i en enda behållare. För de senare placerade vi individer i tio lika stora grupper av gyradius, med varje grupp som innehöll mer än 10 000 individer med liknande gyradii. Figur 2. väster om ursprunget längs y/s y = 0, med avvikelser i ortogonal riktning blir kortare och mindre frekventa när de rör sig längre bort från ursprunget. För det andra tyder uppkomsten av två rumsligt distinkta gula regioner åtskilda av en mindre befolkad grön region på att människor tillbringar den stora majoriteten av sin tid nära två platser. Vi hänvisar till dessa platser som arbets- och hemlivsmiljöer, där hemmiljön är centrerad på den mörkröda regionen ungefär 1 standardavvikelse öster om ursprunget, och arbetslivsmiljön är centrerad ca 2 standardavvikelser väster om ursprunget. Dessa platser belyser den bimodala fördelningen av meddelanden om huvudaxelkorridorer (figur 5A ). Slutligen observeras en tydlig asymmetri om x/s x = 0-axeln som indikerar den alltmer isotropa variationen i rörelse som omger livsmiljön i hemmet, jämfört med livsmiljön i arbetet. Vi misstänker att detta är en återspegling av tendensen att vara mer bekant med omgivningen i sitt hem, och att utforska dessa omgivningar i ett mer socialt sammanhang ( Figur 5B ). Den symmetri som observeras när man reflekterar om y/s y = 0-axeln är stark, vilket visar den anmärkningsvärda konsekvensen i de rörelsemönster som visas av data. I ett försök att karakterisera den tidsbundna och rumsliga struktur som observeras i figur 4, i figur 6 undersöker vi platser som ofta besöks av de mest produktiva medlemmarna av våra data, nämligen de ungefär 300 individer för radi. Figur 8 ritar genomsnittlig ordlycka mot avståndet från förväntad plats (A) och gyradius (B). Från och med plats, finner vi att tweets skrivna nära en individs centrum av massa är något lyckligare än de skrivna 1 km bort. De minst glada orden används i genomsnitt på ett avstånd som är representativt för en kort dagspendling till arbetet. Bortom detta minsta lyckliga avstånd finner vi anmärkningsvärt nog att lyckan ökar logaritmiskt med avståndet från förväntat läge. Kanske ännu mer anmärkningsvärt, finner vi en nästan identisk trend när gruppera individer snarare än tweets, observera att lycka också ökar logaritmiskt med gyradius. Personer med stor radie använder lyckligare ord än de som har ett mindre livsmönster. Vi finner den trend som observerats i Bild För att förklara skillnaden i uttryckt lycka som visas av olika mobilitetsgrupper, vänder vi oss till ordväxlingsdiagram i figur 9. Word shift diagram introducerades av Dodds och Danforth [18, 19] som ett sätt att undersöka de delar av språket som är ansvariga för lycka skillnader mellan två stora texter. Tänk till exempel på skillnaden mellan tweets som skrivits på sträckor på ungefär 1 km och 2500 km från en individs förväntade plats. Den genomsnittliga lycka poäng för dessa två avstånd är h avg = 5.96 och h avg = 6.13. Individuella ordbidrag till denna skillnad visas i figur 9A, och kan beskrivas på följande sätt. Ord som visas till höger öka lyckan av 2500km avstånd relativ 1km avstånd. Tweets som författats långt från en individs förväntade plats är t.ex. mer benägna att innehålla de positiva orden "strand", "ny", "stor", "park", "restaurang", "middag", "sortera", "kaffe", "lunch", "kafe" och "mat", och mindre benägna att innehålla de negativa orden "nej", "inte", "inte", "hata", "kan inte", "fördömda" och "aldrig" än tweets som postats i närheten av hemmet. Ord som går mot trenden visas till vänster, minska lyckan i 2500 km avstånd gruppen jämfört med 1 km gruppen. Tweets nära hemmet innehåller mer sannolikt de positiva orden "jag", "lol", "kärlek", "som", "haha", "min", "du" och "bra". Rör sig medurs, de tre inset i Figur 9A visar att de två textstorlekar är jämförbara, den största bidragande orsak till lycka skillnaden är minskningen av negativa ord som skrivits av individer mycket långt från deras förväntade plats, och de 50 ord som listas utgör ungefär 50% av den totala skillnaden mellan de två påsar av ord. Observera att de relativt små skillnaderna i h avg poäng återspeglar en liten signal, men en som vi har visat tidigare kan lösas med vår hedonometer [19]. Ytterligare ordväxlingsjämförelser för de fyra städer som undersökts tidigare finns i bilagan. Titta på ordet skillnader mellan individer med stora och små radier av gyration i Figur 9B, Vi ser att individer i den stora radien grupp författare från förväntad plats (A), och gyradius (B). Från och med plats, finner vi att tweets skrivna nära en individs centrum av massa är något lyckligare än de skrivna 1 km bort. De minst glada orden används i genomsnitt på ett avstånd som är representativt för en kort dagspendling till arbetet. Bortom detta minsta lyckliga avstånd finner vi anmärkningsvärt nog att lyckan ökar logaritmiskt med avståndet från förväntat läge. Kanske ännu mer anmärkningsvärt, finner vi en nästan identisk trend när gruppera individer snarare än tweets, observera att lycka också ökar logaritmiskt med gyradius. Personer med stor radie använder lyckligare ord än de som har ett mindre livsmönster. Vi finner den trend som observerats i Fig. 6 äger 3 av de 4 urbana områdena (Los Angeles, San Francisco och Chicago), se Figs. S5, S6. S5; S5; S5; S6; S5; S5; S6; S5; S5; S5; S6; S5; S5; S6; S5; S5; S6; S5; S5; S5; S6; S5; S5; S6; S5; S5; S6; S5; S5; S5; S6; S5; S5; S5; S6; S5; S5; S5; S6; S5; S5; S6; S5; S5; S5; S6. För att förklara skillnaden i uttryckt lycka som visas av olika mobilitetsgrupper, vänder vi oss till ordväxlingsdiagram i Bild. 7............................................................ Word shift diagram introducerades av Dodds och Danforth [27, 33] som ett sätt att undersöka de delar av språket som är ansvariga för lycka skillnader mellan två stora texter. Tänk till exempel på skillnaden mellan tweets som skrivits på sträckor på ungefär 1 km och 2500 km från en individs förväntade plats. Den genomsnittliga lycka poäng för dessa två avstånd är h avg = 5.96 och h avg = 6.13. Individuella ordbidrag till denna skillnad visas i bild. 7A, och kan beskrivas som följer. Ord som visas till höger öka lyckan av 2500km avstånd relativ 1km avstånd. Tweets som författats långt från en individs förväntade plats är t.ex. mer benägna att innehålla de positiva orden "strand", "ny", "stor", "park", "restaurang", "middag", "sortera", "kaffe", "lunch", "kafe" och "mat", och mindre benägna att innehålla de negativa orden "nej", "inte", "inte", "hata", "kan inte", "fördömda" och "aldrig" än tweets som postats i närheten av hemmet. Ord som går mot trenden visas till vänster, minska lyckan i 2500 km avstånd gruppen jämfört med 1 km gruppen. Tweets nära hemmet är mer benägna att innehålla de positiva orden "jag", "lol", "kärlek", "som", "haha", "min", "du" och "bra". Rör sig medurs, de tre infällningarna i Bild. 7A visar att de två textstorlekarna är jämförbara, den största bidragsgivaren till lycka skillnaden är minskningen i negativa ord som skrivits av individer mycket långt från deras förväntade plats, och de 50 ord som listas utgör ungefär 50% av den totala skillnaden mellan de två påsar av ord. Observera att de relativt små skillnaderna i h avg poäng återspeglar en liten signal, men en som vi har visat tidigare kan lösas med vår hedonometer [27]. Ytterligare ordväxlingsjämförelser för de fyra städer som undersökts tidigare finns i det kompletterande materialet, figurer. S7, S8. S7 och S8. Tittar på ordet skillnader mellan individer med största och minsta radie av gyration i Fig. 7B, Vi ser att individer inom den stora radien grupp författare de negativa orden "hata", "dont", "galna", "aldrig", "aldrig", "inte" och blandade svordomar mindre ofta, och de positiva orden "stora", "nya", "middag", "hahaha" och "lunch" oftare än den lilla radien gruppen. I motsats till denna trend använder den stora radiegruppen de positiva orden "jag", "lol", "kärlek", "gill", "rolig", "flicka" och "min" mindre ofta, och de negativa orden "nej" och "sista" oftare. Jämfört med andra grupper skapar den stora radiegruppen en ökad frekvens av ord med hänvisning till ätande, som orden "middag", "lunch", "restaurang" och "mat", och gör mindre hänvisning till trafikstockningar. Jämfört med de två figurerna, noterar vi att individer med stor radie skrattar mer (t.ex. "hahaha") än de med en liten Word rank r : (Color online) Word skift diagram som jämför (A) den lägsta genomsnittliga ordet lycka avstånd från hemgruppen till de ord som författats längst hemifrån, som också har den största genomsnittliga ordet lycka och (B) den minsta gyradius grupp med den största gyradius gruppen. Orden i ordet skiftar från topp till botten visas i fallande ordning av rankad procentandel bidrag till den totala genomsnittliga lycka skillnaden (Dh avg ) av de två texterna som jämförs. Den +/-symbols indikerar om ordet har en genomsnittlig lycka poäng som är glad eller ledsen i förhållande till hela texten T re f. Symbolerna " / # anger om ett ord användes mer eller mindre i T comp i förhållande till användning i T re f. Den vänstra inset panelen visar hur den rankade högsta bidragande ord till Dh avg kombinera i summa. De fyra cirklarna längst ner till höger visar det totala bidraget från de fyra ordtyperna (+ ", ", + #, #). Relativ textstorlek representeras av de grå rutorna. Se [19] för ytterligare detaljer och exempel på ordväxlingsdiagram. Figur 7: Ordväxlingsdiagram som jämför (A) det lägsta genomsnittliga ordet lycka avstånd från hemgruppen till de ord som författats längst hemifrån, som också har det största genomsnittliga ordet lycka och (B) den minsta gyradiusgruppen med den största gyradiusgruppen. Orden i ordet skiftar från topp till botten visas i fallande ordning av rangordnade procentuella bidrag till den totala genomsnittliga lycka skillnaden (-h avg ) av de två texter som jämförs. Den +/-symbols indikerar om ordet har en genomsnittlig lycka poäng som är glad eller ledsen i förhållande till hela texten T ref. Symbolerna ↑ / ↓ anger om ett ord användes mer eller mindre i T comp jämfört med användning i T ref. Den vänstra infällda panelen visar hur de rankade högsta bidragande orden till  och avg kombineras i summan. De fyra cirklarna längst ner till höger visar det totala bidraget från de fyra ordtyperna
Analys av geo-lokaliserade Twitter-data visade förekomsten av förmånliga returplatser, där de flesta av användningarnas sändningsverksamhet äger rum nära få geografiska platser REF.
Happiness and the Patterns of Life: A Study of Geolocated Tweets
{'venue': 'Scientific Reports, Vol 3, No 2625, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics', 'Computer Science']}