На картинке выше – две карты северо-востока США, с обозначенными границами графств. Раскраска показывает смертность от сердечных заболеваний, от наименьшего процента (зеленый) до наибольшего (красный). Карта слева – данные Центров по контролю и предупреждению заболеваний (Centers for Disease Control and Prevention), а другая получена в ходе исследования.

Известны многие факторы риска для смертности от сердечных заболеваний: демографические, социальные, экономические, диабет, повышенное давление и ожирение. Но эти факторы порой весьма трудно подсчитывать. Например, как, не затрачивая огромные суммы, подсчитать уровень враждебности и хронического стресса? Ученые (Eichstaedt et al., 2015) решили изучить тексты сообщений в твиттере людей, населяющих этот регион.
Наш язык отражает происходящее с нами и вокруг нас, и место в котором мы живем, и темы, на которые мы общаемся, влияют на наше здоровье. Гораздо больше, чем нам может казаться: взгляните, как наши слова в социальных медиа оказываются лучшими предсказателями смертности, чем все другие факторы:

Карта справа на картинке в начале статьи – как раз по анализу слов из твиттера.

Группы слов, позитивно коррелирующих со смертностью от болезни сердца (плохие слова):

Группы слов, негативно коррелирующих со смертностью от болезни сердца (хорошие слова):

Это исследование показывает, кстати, какую цену платят те, кто заражается человеконенавистнической пропагандой в соцсетях. Но и обратное работает, и если меньше говорить о еб**, дерьме, ненависти, скуке и усталости, а больше – о возможностях, целях, надежде, друзьях и выходных, то и мир вокруг начнет выглядеть получше.

Eichstaedt, J. C., Schwartz, H. A., Kern, M. L., Park, G., Labarthe, D. R., Merchant, R. M., . . . Seligman, M. E. P. (2015). Psychological language on twitter predicts county-level heart disease mortality. Psychological Science, 26(2), 159-169. doi: 10.1177/0956797614557867