Alan博士承認，該系統也存在缺陷，比如，如果某人在Twitter上寫“I am not happy”(我不高興)，系統就會自動捕捉到happy(高興)一詞，將其歸入綠色中，而忽視了前面的否定詞。盡管如此，研究人員對龐大樣本的持續收集以及這種奇妙的思維依然值得肯定。

□紅色表示不高興，綠色表示高興。圖中左下方顯示的是美國當地時間。

作為一種微博客形式，Twitter在美國已經達到了較高的普及程度。每條短短140字的容量看似不能充分表達發布者的全部心思，但來自美國東北大學的一組計算機研究人員花費了3年時間，不斷地將該國所有的Twitter內容匯集在一起，竟然繪制出一副反映人們情緒變化的動態心情地圖，其中的一些規律頗具普遍性。

在AlanMislove博士的帶領下，這些研究人員從2006年開始對美國所有的Twitter內容進行持續監控，通過一個系統捕捉其中所有表達情緒和喜好的

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本文標題：用Twitter信息描繪出情緒變化的心情地圖

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