Hasil Penelitian di Twitter: Banyak Orang Galau di Waktu Subuh

Naviri Magazine - Sebuah penelitian menunjukkan kalau cuitan yang dibikin subuh-subuh kebanyakan galau. Bahkan, bukan cuma galau, penelitian yang digarap oleh Universitas Bristol di Inggris itu menunjukkan kalau cuitan subuh dari jam 3-4 pagi cenderung membicarakan eksistensialisme alias perenungan atas makna dan arti hidup. 

Penelitian itu membaca pola dari setidaknya 800 juta cuitan orang Inggris, yang terentang antara Januari 2010 sampai November 2014. Riset itu hendak mencari korelasi antara mood-mood yang muncul dengan berbagai fase dalam satu hari.

Tim peneliti mengumpulkan cuit-cuit, membuatnya anonimus, kemudian menerapkannya ke dalam 73 indikator psikometrik untuk menentukan jenis mood dan emosi yang terkandung dalam cuitan.

Studi bertajuk “Diurnal variations of psychometric indicators in Twitter content” itu dirilis dalam jurnal PLOS ONE. Para peneliti menyisir sekitar tujuh miliar kata yang ditulis oleh warga di 54 kota besar di Inggris sepanjang 4 tahun, untuk menunjukkan efek fase-fase hari pada emosi orang.

Temuan mereka bisa dibilang tak begitu mengejutkan, soalnya memang seperti itulah yang umumnya orang rasakan sehari-hari. Tim kampus Bristol menemukan bahwa setiap pagi di hari kerja selalu berusaha mencari tahu apa yang ramai dibicarakan semalam, lalu berlomba-lomba menjadi yang tercepat untuk mengomentari. Di pagi hari, kita juga merasa lebih fokus pada pencapaian dan kekuatan.

Padahal, di jam-jam sebelum pagi, tepatnya jam 3-4 subuh, banyak cuit yang emosional. “Kematian dan agama jadi fokus perhatian kebanyakan orang,” riset itu melaporkan.

Energi paling positif muncul di Minggu pagi. Namun semakin sore, energi kebanyakan orang semakin rendah dan cenderung menjadi sedih. 

“Analisis konten media, jika dilakukan dengan benar, dapat menyingkap banyak informasi berharga yang penting untuk studi sosial maupun biologis,” kata Profesor Nello Cristianini, ahli kecerdasan buatan yang berperan sebagai pimpinan proyek penelitian. “Kami masih berusaha untuk mengoptimalkan data dan memanfaatkan sebaik-baiknya.”