早在2009年，美国佛蒙特大学的研究人员在《快乐研究》杂志上发表了一篇令人惊奇的文章： 文中提到他们如何从网上博客数据中发现大众在近期最悲伤的一天(迈克尔杰克逊去世的...

早在2009年，美国佛蒙特大学的研究人员在《快乐研究》杂志上发表了一篇令人惊奇的文章： 文中提到他们如何从网上博客数据中发现大众在近期最悲伤的一天(迈克尔 杰克逊去世的那天)，和最快乐的一天(11月4日奥巴马当选日)。论文的灵感和概念可以追溯到1881年，一位爱尔兰科学家曾设想发明一个叫做 幸福表 的仪器, 可以用它衡量人们的幸福程度。 而回到2011年，研究人员对此方法进一步作了改进，并用其来分析Twitter上的超过4千6百万的词语。

这周，这些研究人员发表了他们的研究成果，一组显示美国人民幸福指数的地图，其精确程度可以小到每一个邮区。论文的几大亮点包括： 夏威夷州是美国最幸福的州(路易斯安那州是最悲惨的)。加州北部的纳帕(Napa)则是全美幸福度最高的城市，那儿的人们经常谈论美酒和餐厅。而得克萨斯的博蒙特(Beaumont)则是最不快乐的城市 - 那儿的人们常常在微博上咒骂脏话。 佛蒙特大学的博士后刘易斯 米切尔说： 在一般情况下，南方城市快乐程度不如北方，因为那里的人很多都比较粗鲁。

本研究以词语云来确定幸福程度。为了确定哪些词语和好/坏心情相关，研究人员从亚马逊的Mechanical Turk上对上千个词语的 幸福相关度 进行了测试，排名和赋值。基于这些赋值，他们写了一个复杂的算法来分析超过1千万条Tweets中的词语，并对它们产生的幸福值和地理位置对应起来。举例来说，一般脏话和心情不好密切相关，所以一个人在微博里的脏话越多，他就会被认为越不快乐。

当然，这里的 幸福 是基于 幸福的词语 ，不一定能完全代表感情上的 幸福快乐 。而根据2011年人口普查的发现，受过高等教育的人常常倾向于使用更复杂的词语，而大学学历以下的人更喜欢用简单，感情色彩强烈的词，比如 你， 我， 爱 和 讨厌 。

这类社交媒体数据分析的一个令人兴奋的结果是，我们即将到达一个阶段： 可以从人们的用词来了解那个群体和地区的情况， 米切尔解释说, 而数据分析的实时性，和对 幸福度 测量的统一标准化也是这个研究令人兴奋的原因。 这些地图不仅显示了各地人民的幸福程度，也显示不同社会阶级群体是如何在网上谈论，展示自己的。