新的研究表明，新闻、历史事件、社交媒体和维基百科浏览中包含的海量信息可以通过大数据进行分析，可以发现人群的集体行为具有周期性模式，这在没有大数据的时代是无法观察到的。

布里斯托尔大学人工智能教授内洛·克里斯蒂亚尼和他在“ThinkBIG”项目中的同事在相关领域发表了两篇文章:他们调查了过去的报纸，分析了出现在日常媒体中的内容；分析推特和维基百科的浏览，观察网络信息的阅读，并利用这些方式来分析人类集体行为循环模式的存在。

在分析了这两组结果后，我们可以得出结论，人类的集体行为具有很强的周期性，比我们曾经认为的更容易预测。然而，这些模型只有在对大量的人进行了长时间的分析之后才能为人所知。直到最近，这还是一个难题。

通过大数据分析技术，我们现在可以从一个统一的角度同时检查跨越几十年的许多报纸的内容，或者分析大量用户的推文，甚至是维基百科的阅读。

工程数学系的教授内洛·克里斯蒂亚尼说:“结果，我们可以窥见隐藏在日常变化中的人类行为规律。在本文中，我们可以通过分析大量新闻、历史、社交媒体和维基百科浏览，从一个前所未有的新视角来观察人类的集体行为，从而揭示一个我们深感怀疑但前人从未观察到的循环。”

第一篇文章发表在《PLOS一家》杂志上，该杂志分析了从1836年到1922年的87年间美国和英国的报纸。研究人员发现，人们的休闲活动和工作在很大程度上受天气和季节的控制。在夏天，像野餐和徒步旅行这样的词汇经常出现在英国和美国的报纸上。

不仅如此，我们的饮食也受季节的影响。不同的水果和食物，甚至是鲜花，在它们在过去的新闻中达到顶峰时都可以很容易地预测到。疾病也是如此。例如，在这两个国家，“麻疹”这个词通常在三月底到四月初之间使用。有趣的是，我们发现了一个明显的迹象:“醋栗”这个词过去常常在六月循环中重复出现，许多其他失去的传统在今天的新闻中并不存在。

这些规律似乎是显而易见的，但研究小组也意识到，一些过去有规律的活动，如圣诞演讲，已经不存在了，取而代之的是其他周期性的活动，如足球、伊比沙岛、啤酒节等。在某种程度上，电视已经部分地取代了天气，并且已经成为保持人们生活同步的一个主要因素。

在下个月举行的2016年IEEE国际数据挖掘会议上，研究人员发现季节对人们的心理健康也有很大影响。该团队分析了过去四年英国推特用户和维基百科浏览者的感受。他们发现，人们在冬天过度表达负面情绪，11月达到高峰，焦虑和愤怒在9月至4月达到高峰。与此同时，对维基百科精神健康观点的分析(全球访问，但主要集中在北半球)指出，人们对特定形式精神问题的搜索具有明显的季节性。例如，人们对季节性情感障碍的看法在12月底达到顶峰，而恐慌症发作和急性压力发作在4月达到顶峰。

这两篇文章表明，多通道大数据分析的使用使研究人员能够观察到人类的集体行为，甚至是许多人的情绪和心理健康。这是我们第一次观察到这种规律性。过去，我们只能猜测，但很难观察到。

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