Geistige Gesundheit der Nutzer bewahren
«We Feel» analysiert Emotionen live auf Twitter
publiziert: Mittwoch, 21. Mai 2014 / 15:16 Uhr
Freude ist eine der Emotionen, die untersucht wird.
Freude ist eine der Emotionen, die untersucht wird.

Sydney/Campbell - Das Tool «We Feel» wertet emotionale Tweets auf der ganzen Welt in Echtzeit aus.

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CSIRO hat das Analyseinstrument für das Black Dog Institute entwickelt, das sich mit Diagnose, Behandlung und Prävention von affektiven Störungen beschäftigt. Für einen begrenzten Zeitraum ist das Tool auch für die Allgemeinbevölkerung einzusehen.

Echtzeitdaten haben Potenzial

We Feel soll den Forschern des Black Dog Institute dabei helfen, grosse und zugleich schnelle Stichproben der Stimmungslage der Bevölkerung zu ziehen. «Wenn sich die Echtzeitdaten als korrekt erweisen, die dieses unglaubliche Tool zur Verfügung stellt, werden wir die einzigartige Möglichkeit haben, den emotionalen Zustand von Menschen über verschiedene geografische Regionen hinweg zu überwachen und vorherzusagen, wann und wo potenziell lebensrettende Massnahmen benötigt werden», so Black-Dog-Institute-Chefin Helen Christensen.

Cecile Paris von CSIRO fügt hinzu: «We Feel sucht nach bis zu 600 spezifischen Wörtern in einem Datenstrom von circa 27 Mio. Tweets pro Tag und ordnet diese einer Hierarchie von Emotionen zu, die Liebe, Freude, Überraschung, Ärger, Trauer und Angst umfassen. Man kann die emotionalen Trends Minute um Minute erforschen, über verschiedene Orte auf der ganzen Welt und die Geschlechter hinweg, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern.»

Datenauswertung über Amazon

Die Kinesis-Plattform von Amazon Web Services bietet dabei eine wichtige Hilfe bei der Echtzeitauswertung und dem Streamen der Daten. Bis zu 32'000 Tweets werden pro Minute analysiert. Teresa Carlson von Amazon Web Services meint: «Wir sind sehr erfreut, ein Teil dieses erstaunlichen Projektes zu sein; Amazon-Kinesis-fähige Applikationen können Echtzeit-Dashboards betreiben, Alarmsignale abgeben und Echtzeit-Geschäftsentscheidungen lenken.»

(bg/pte)

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