全球首個由QUT領(lǐng)導(dǎo)的研究已使用人工智能來分析僅根據(jù)15億條Twitter帖子中的語言模式估算的區(qū)域性格特征，并發(fā)現(xiàn)全美企業(yè)家性格和活動的熱點和冷點。

昆士蘭大學(xué)昆士蘭分校的澳大利亞企業(yè)家研究中心副教授Martin Obschonka與倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院，賓夕法尼亞大學(xué)和曼海姆大學(xué)的研究人員合作。他們的論文《大數(shù)據(jù)，人工智能和企業(yè)家精神在美國》剛剛通過經(jīng)濟政策研究中心（英國倫敦）和開放科學(xué)中心（美國夏洛特維爾）在線發(fā)表。

該研究分析了來自美國1，772個縣（占美國大陸人口的95%）的15億條Twitter推文中企業(yè)家人格的差異，企業(yè)家人格的差異被定義為高度外向，盡責(zé)，開放，低友善和神經(jīng)質(zhì)的本地模式（企業(yè)家五種人格特質(zhì)的星座）

Twitter在該地區(qū)使用的語言揭示了有關(guān)該地區(qū)人口的人格結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟活力的信息

企業(yè)家個性的大型熱點地區(qū)（在更大范圍內(nèi)，企業(yè)家個性一直很高）：東海岸，從馬薩諸塞州一直到佛羅里達州，科羅拉多州的丹佛/博爾德，舊金山/灣區(qū)以及南加利福尼亞州，墨西哥灣沿岸地區(qū)路易斯安那州和密西西比州

企業(yè)家人格的大熱點（在更大范圍內(nèi)，企業(yè)家人格的得分一直較低：）：加利福尼亞州中部得克薩斯州的銹地

Obschonka教授說，該研究證明，基于Twitter的人格估計能夠成功預(yù)測實際企業(yè)家活動中的本地差異（例如，本地創(chuàng)業(yè)率），就像通過數(shù)百萬個標準人格測試收集的區(qū)域人格數(shù)據(jù)一樣。

Obschonka教授說：“我們在這里發(fā)現(xiàn)的是，社交媒體-Twitter中語言的使用方式-是該地區(qū)經(jīng)濟活力的可靠標志?！?/p>

“我們已經(jīng)檢查了賓夕法尼亞大學(xué)一個大型項目的Twitter數(shù)據(jù)。該項目分析了15億條美國推文和其他社交媒體數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，該模型可通過分析通常用于社交媒體的語言模式來估算區(qū)域性格特征一個地區(qū)。

“到目前為止，研究區(qū)域性格差異和對區(qū)域結(jié)果的有意義影響（例如經(jīng)濟績效，福祉，健康或投票行為）的研究必須依靠昂貴且耗費資源的問卷調(diào)查研究，這需要數(shù)百萬人長時間填寫在線性格測試。

“我們想測試一下，當(dāng)使用基于人工智能的方法基于公眾可獲取的社交媒體數(shù)據(jù)（例如推文）生成的區(qū)域性格估計值時，在本地性格對企業(yè)家精神的影響方面，我們是否發(fā)現(xiàn)相似的結(jié)果。

“答案是肯定的?；赥witter的本地企業(yè)家人格測度的美國地圖與實際啟動率的美國地圖顯示出令人印象深刻的重疊。我們發(fā)現(xiàn)，基于Twitter的地區(qū)企業(yè)家人格與實際的創(chuàng)業(yè)者之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。上升率，并且在考慮當(dāng)?shù)亟?jīng)濟狀況（如教育水平，失業(yè)率和行業(yè)組成）時，這些相關(guān)性很強。

“更重要的是，與以前的分析數(shù)百萬人格測試的自我報告研究相比，我們發(fā)現(xiàn)基于Twitter的企業(yè)家人格和企業(yè)家活動測評中的地區(qū)差異之間具有非常相似甚至更高的相關(guān)性?！?/p>

Obschonka教授現(xiàn)在想研究澳大利亞，歐洲和其他地方的類似數(shù)據(jù)。

“看來我們正站在一個新時代的曙光中，我們不必再等到數(shù)百萬人填寫冗長的性格問卷，以了解具有創(chuàng)業(yè)精神的人在當(dāng)?shù)氐募卸纫约爸T如企業(yè)家精神和創(chuàng)新之類的當(dāng)?shù)貦C制，“ 他說。、

“相反，通過人工智能方法，我們可以簡單地分析現(xiàn)有的公共可用社交媒體數(shù)據(jù)，例如數(shù)十億條推文，以研究當(dāng)?shù)厝烁癫町惣捌渑c整個地區(qū)的福祉和繁榮的相關(guān)性?！?/p>