100 000 moments de bonheur

La science du bonheur intéresse de plus en plus les psychologues et la société en général. Les questions au cœur de cette discipline sont : qu'est-ce qui nous rend heureux, et qu'est-ce qui entretient ce bonheur dans le temps ?

Divers facteurs semblent jouer un rôle important. Les psychologues pensent qu'environ 50% de notre bonheur est le résultat de nos gènes - nous semblons être préprogrammés pour un certain niveau de bonheur. En revanche, ils pensent que notre environnement - nos circonstances de vie - ne contribue que pour 10 % à notre niveau de bonheur.

Le reste est sous notre contrôle. Environ 40 % de notre niveau de bonheur sont le résultat des choix que nous faisons. Ce sont des choses comme investir dans des relations à long terme, faire un travail significatif et créer des liens avec des êtres chers.

La distribution du nombre de verbes par moment heureux.

En effet, la discipline relativement nouvelle de la psychologie positive oriente les gens vers ces comportements. Et un nombre croissant d'applications aident les gens à faire des choix pour augmenter leur niveau de bonheur.

Mais l'étude de ces choix et comportements n'en est qu'à ses balbutiements. Le bonheur n'est pas un état uniforme qui peut être activé et désactivé à la demande. Au lieu de cela, il s'agit d'un état ou d'un ensemble d'états qui peuvent être déclenchés par une riche mosaïque de conditions et de leurs permutations. Et pourtant, il y a eu relativement peu de travaux qui discriminent la nature de ces conditions et comment elles surviennent.

Aujourd'hui, cela semble sur le point de changer grâce au travail d'Akari Asai de l'Université de Tokyo, au Japon, et de collègues du monde entier. Ces personnes ont construit une base de données de 100 000 moments heureux et ont commencé la tâche difficile d'exploration de données du contenu. Et l'équipe a créé la base de données—HappyDB— accessible au public en ligne afin que n'importe qui puisse l'explorer davantage.

La base de données était simple à créer. L'équipe a mis en place une tâche sur le service de crowdsourcing Mechanical Turk d'Amazon qui demandait aux gens de décrire trois moments heureux au cours des dernières 24 heures ou des trois derniers mois.

De cette façon, ils ont recueilli les descriptions de 100 000 moments heureux à parts égales d'hommes et de femmes. Ces personnes – les Turkers – étaient basées aux États-Unis, avaient pour la plupart entre 20 et 40 ans et étaient pour la plupart célibataires.

Asaï et co. ont nettoyé la base de données de diverses manières, notamment en corrigeant des fautes d'orthographe évidentes. C'était important parce qu'au départ, la base de données contenait beaucoup plus de références aux fils qu'aux filles.

Mais cela s'est avéré être le résultat du fait que les gens ont mal orthographié le mot fille plus souvent que fils. Après avoir corrigé les fautes de frappe, les deux mots ont fini par avoir presque la même fréquence, disons Asai et co.

Voici des exemples de moments heureux de la base de données :

Je suis sorti avec un ami, j'ai mangé et j'ai parlé de la vie

j'ai dîné avec mon mari

Je suis allé faire un jogging ce soir et il faisait beau et c'était ombragé

Je suis tellement excitée de pouvoir voyager en Floride le mois prochain. Je rigole rien que d'y penser

J'ai embrassé ma copine dans le bain à remous

Ces phrases soulèvent immédiatement la question de savoir comment les analyser au mieux. Alors Asai et co. ont commencé la tâche en utilisant le traitement du langage naturel pour analyser les activités qui se sont produites dans le moment heureux, qui y a participé et quels autres facteurs pourraient jouer un rôle.

L'analyse s'avère être une tâche complexe. Par exemple, la phrase superficiellement simple j'ai dîné avec mon mari soulève la question de savoir en quoi exactement cette activité a rendu le moment heureux. Les activités extraites pourraient être de dîner, d'être avec le mari ou quelque chose qui n'est pas explicitement dans le texte, comme avoir un rendez-vous amoureux sans les enfants, disons Asai et co.

L'équipe a approfondi en analysant les phrases à l'aide de mesures standard de sentiment et de valence émotionnelle. Ils ont également tenté de diviser les phrases en neuf catégories, telles que réussite, affection et exercice.

La réalisation, par exemple, implique des activités avec un effort supplémentaire pour obtenir un résultat meilleur que prévu. Les exemples peuvent inclure un travail de finition ou un marathon complet.

L'affection implique des activités avec une interaction significative avec la famille, les proches et les animaux de compagnie. Les exemples incluent un câlin, un câlin ou un baiser.

Et l'exercice implique des activités avec l'intention de faire de l'exercice ou de s'entraîner comme la course, le vélo ou le yoga.

Enfin, l'équipe a ventilé les résultats selon que le moment heureux s'est produit au cours des 24 heures précédentes ou des trois mois précédents. Cela a donné un aperçu de la différence entre les activités qui procurent un bonheur momentané et celles qui procurent un bonheur durable.

Selon Asai et co .

Bien sûr, Asai et co. soulignent que ce type d'analyse n'est que le début de ce qui est susceptible d'être un domaine complexe du traitement du langage naturel. Ils suggèrent un large éventail de questions auxquelles cette approche pourrait répondre. Par example:

Quelles sont les activités décrites dans un moment heureux donné ?

Quels autres composants en plus des activités sont importants dans le moment heureux ?

Lequel de ces aspects est le plus central au moment heureux ?

Pouvons-nous découvrir des paraphrases courantes pour décrire des activités qui apparaissent dans des moments heureux ?

Ce sont des questions ambitieuses qui nécessiteront des avancées significatives dans le traitement du langage naturel.

Ensuite, il y a des questions supplémentaires telles que la façon dont les moments heureux varient selon les groupes démographiques, les cultures, la géographie, etc. Il y a beaucoup d'or dans ces collines.

C'est pourquoi la publication de la base de données des 100 000 moments heureux est une étape importante vers une meilleure compréhension du bonheur et vers la recherche de moyens d'aider les individus à atteindre le bonheur selon leurs propres conditions.

Réf : arxiv.org/abs/1801.07746 : HappyDB : un corpus de 100 000 moments heureux en crowdsourcing

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