Digital-агентство Ailove запускает проект «Индекс счастья» для банка «ВТБ». Проект объединяет технологии сбора и обработки данных в Интернете и позволяет изучить поведение людей в социальных сетях. Главная задача – исследовать причины счастья пользователей Рунета через их поведение в интернет-пространстве. Проект поможет людям перевернуть в их сознании представление о своей стране как о недостаточно счастливом месте.
Ряд исследований подтверждает, что жители России в целом не чувствуют себя счастливыми. Тем не менее счастье – не только стабильная экономическая ситуация и уровень рождаемости. Это внутреннее состояние людей, их радость и удивление, которое и составляет их повседневное счастье. Чем больше таких моментов – тем более удовлетворенным чувствует себя человек. Чтобы заметить, сколько всего хорошего происходит в мире вокруг, достаточно научиться внимательно смотреть.
«Индекс счастья» представляет собой интерактивную карту России, на которой отображается уровень счастья по всем городам страны, а также индивидуальный показатель для каждого региона. «Индекс» складывается из данных четырех основных источников: это анализ постов из Facebook, VK и Twitter по отдельным ключевым словам, сообщения-причины счастья, которые оставляют пользователи на проекте, а также новости и погода. Персональный индекс счастья рассчитывается для каждого человека в личном кабинете на сайте после авторизации, этими данными пользователь может поделиться в социальных сетях.
По словам генерального директора Ailove Олега Жданова, существующий метод расчета официального международного индекса счастья слишком оторван от людей, их чувств и ощущений. «Поэтому мы приняли решение создать проект, анализирующий субъективное счастье каждого интернет-пользователя. Интернет – огромный массив данных, влияющий на сознание людей. Изучая причины счастья, анализируя и интерпретируя их, мы сможем в дальнейшем подбирать и создавать контент, потенциально влияющий на настроение пользователей», – отметил он.
В ближайшее время к анализу будет подключен отдельный слой данных из популярных соцсетей: Instagram, Foursquare и Twitter. Будут анализироваться записи на стенах, твиты, чекины, фотографии, интерпретируемые как позитивные и влияющие на индекс в конкретном регионе. Результатом станет интерактивная визуализация и математический показатель, привязанный к географической локации.
