's Werelds eerste door QUT geleide studie heeft kunstmatige intelligentie gebruikt om regionale persoonlijkheidskenmerken te analyseren die uitsluitend worden geschat op basis van taalpatronen in 1,5 miljard Twitter-berichten en om hotspots en koude plekken van ondernemerspersoonlijkheid en -activiteit in de VS aan het licht te brengen.

QUT's universitair hoofddocent Martin Obschonka van het Australian Centre for Entrepreneurship Research werkte samen met onderzoekers van de London School of Economics and Political Science, de Universiteit van Pennsylvania en de Universiteit van Mannheim. hun papier, Grote gegevens, kunstmatige intelligentie en de geografie van ondernemerschap in de Verenigde Staten is zojuist online gepubliceerd via het Centre for Economic Policy Research (Londen, VK) en het Centre for Open Science (Charlottesville, VS).

• Studie analyseert 1,5 miljard Twitter-tweets uit de VS over 1, 772 provincies (die 95 procent van de Amerikaanse bevolking op het vasteland vertegenwoordigen) voor verschillen in ondernemerspersoonlijkheid, gedefinieerd als een lokaal patroon van hoge extraversie, gewetensvol, openheid, en lage vriendelijkheid en neuroticisme (een ondernemersconstellatie van de Big Five-persoonlijkheidskenmerken)
• De taal van Twitter die in een regio wordt gebruikt, onthult informatie over de persoonlijkheidsstructuur en economische vitaliteit van de bevolking van de regio
• Grote hotspots van ondernemerspersoonlijkheid (grotere gebieden scoren consequent hoog in ondernemerspersoonlijkheid):Belt on the East Coast, van Massachusetts tot aan Florida, Colorado rond Denver / Boulder, San Francisco / Baaigebied, en Zuid-Californië, Gulf Coast-regio's van Louisiana en Mississippi
• Grote koude plekken van ondernemerspersoonlijkheid (grotere gebieden scoren consequent laag in ondernemerspersoonlijkheid:):Rust Belt, Zuid-Texas, Centraal Californië

Professor Obschonka zei dat het onderzoek aantoonde dat een op Twitter gebaseerde persoonlijkheidsschatting even succesvol is in het voorspellen van lokale verschillen in werkelijke ondernemersactiviteit (bijv. lokale opstartcijfers) als regionale persoonlijkheidsgegevens verzameld door middel van miljoenen standaard persoonlijkheidstesten.

"Wat we hier hebben ontdekt, is dat sociale media - hoe taal wordt gebruikt in Twitter - een betrouwbare marker is van economische vitaliteit in een regio, ' zei professor Obschonka.

"We hebben Twitter-gegevens onderzocht van een groot project aan de Universiteit van Pennsylvania. Dit project analyseerde 1,5 miljard Amerikaanse tweets en andere sociale-mediagegevens om een ​​machine learning-model te trainen dat regionale persoonlijkheidskenmerken kan schatten door taalpatronen te analyseren die typisch worden gebruikt op sociale media in een regio.

"Tot dusver, studies naar regionale verschillen in persoonlijkheid en betekenisvolle effecten op regionale uitkomsten zoals economische prestaties, welzijn, Gezondheid, of stemgedrag moest berusten op kostbare en middelenverslindende vragenlijstonderzoeken waarvoor miljoenen mensen lange online persoonlijkheidstests moesten invullen.

"We wilden testen of we vergelijkbare resultaten vinden, in ons geval effecten van lokale persoonlijkheid op ondernemerschap, bij gebruik van regionale persoonlijkheidsschattingen die zijn gegenereerd door een kunstmatige-intelligentiemethode, op basis van openbaar beschikbare sociale-mediagegevens zoals tweets.

"Het antwoord is ja. De Amerikaanse kaart van de op Twitter gebaseerde lokale maatstaf voor ondernemerspersoonlijkheid en de Amerikaanse kaart van de werkelijke opstartpercentages laten een indrukwekkende overlap zien. We vonden substantiële positieve correlaties tussen de regionale op Twitter gebaseerde ondernemerspersoonlijkheid en de werkelijke start-upcijfers. ups-tarieven, en deze correlaties waren robuust wanneer rekening werd gehouden met lokale economische omstandigheden zoals opleidingsniveau, werkloosheidspercentage, en branchesamenstelling.

"Belangrijker, we vinden zeer vergelijkbare of zelfs hogere correlaties tussen regionale verschillen in op Twitter gebaseerde metingen van ondernemerspersoonlijkheid en ondernemersactiviteit dan in eerdere zelfrapportagestudies die miljoenen persoonlijkheidstests analyseerden."

Professor Obschonka zou nu soortgelijke gegevens in Australië willen onderzoeken, Europa en elders.

"Het lijkt erop dat we aan het begin staan ​​van een nieuw tijdperk waarin we niet langer hoeven te wachten tot miljoenen mensen lange persoonlijkheidsvragenlijsten invullen om de lokale concentratie van ondernemende mensen te begrijpen, en lokale mechanismen zoals ondernemerschap en innovatie, " hij zei.

"In plaats daarvan, door middel van kunstmatige-intelligentiemethoden kunnen we eenvoudig bestaande, openbaar beschikbare sociale-mediagegevens zoals miljarden tweets om lokale persoonlijkheidsverschillen en hun relevantie voor het welzijn en de welvaart van hele regio's te bestuderen."

Lees het volledige onderzoek online op osf.io/c62tn/