TY  - JOUR
AU  - Bojić, Ljubiša
AU  - Mitrović Dankulov, Marija
AU  - Pantelić, Nenad
PY  - 2023
UR  - http://rifdt.instifdt.bg.ac.rs/123456789/2853
AB  - There are many indications that weather conditions influence human life and well-being. Some of these indicators, such as the influence of weather on human health, have been explored in detail. On the other hand, the influence of daily fluctuations of different meteorological variables on the human psychological state still remains unknown. We apply combined methods from statistics, psychology, machine learning, and complex networks theory to explore the influence of weather parameters on different psychological categories of Twitter users in ten different countries. Our results show that the temperature, pressure, and humidity are highly correlated with Twitter users’ activity, sense, and affect. Our comparative analysis for different countries shows that the strongest correlation was found for the USA, Italy, and Portugal, indicating differences between countries. However, our results show that the level of activity of Twitter users, described as Post Count, is strongly connected to changes in temperature and humidity in all countries. We use complex networks theory to explore these connections and differences between countries further. Our findings suggest that weather parameters can be used to predict Twitter users’ activity and psychological manifestations, which can be beneficial to marketing and advertising.
AB  - Postoje mnoge indikacije da vremenske prilike utiču na živote i dobrobit
ljudi. Neki od ovih pokazatelja, kao što je uticaj vremena na zdravlje
ljudi, detaljno su istraženi. S druge strane, uticaj dnevnih fluktuacija
različitih meteoroloških varijabli na psihičko stanje čoveka i dalje ostaje
nepoznat. U ovom radu primenjujemo kombinovane metode iz statistike,
psihologije, mašinskog učenja i složene teorije mreža da bismo istražili
uticaj vremenskih parametara na različite psihološke kategorije korisnika
Tvitera u deset različitih zemalja. Rezultati pokazuju da su temperatura,
pritisak i vlažnost u korelaciji sa aktivnošcu, čulnim izražajima i afektom ́
kod korisnika Tvitera. Komparativna analiza među zemljama pokazuje da
su najjače korelacije pronađene za SAD, Italiju i Portugal, što ukazuje na
razlike između zemalja. Međutim, rezultati pokazuju da je broj tvitova
korisnika društvene mreže Tviter povezan sa promenama temperature
i vlažnosti u svim zemljama. Koristimo kompleksnu teoriju mreža da
dalje istražimo ove veze i razlike između zemalja. Nalazi sugerišu da se
vremenski parametri mogu koristiti za predviđanje aktivnosti i psiholoških
manifestacija korisnika Tvitera, što može biti korisno za marketing i
oglašavanje.
PB  - Beograd: Savez ekonomista Srbije
T2  - Ekonomika preduzeća
T1  - Humidity and Air Temperature Predict Post Count on Twitter in 10 Countries: Weather Changes & LIWC Psychological Categories
T1  - Vlažnost i temperatura vazduha predviđaju broj objava na Tviteru u 10 zemalja – vremenske promene i LIWC psihološke kategorije
IS  - 3-4
VL  - 72
DO  - 10.5937/EKOPRE2303213B
ER  - 

@article{
author = "Bojić, Ljubiša and Mitrović Dankulov, Marija and Pantelić, Nenad",
year = "2023",
abstract = "There are many indications that weather conditions influence human life and well-being. Some of these indicators, such as the influence of weather on human health, have been explored in detail. On the other hand, the influence of daily fluctuations of different meteorological variables on the human psychological state still remains unknown. We apply combined methods from statistics, psychology, machine learning, and complex networks theory to explore the influence of weather parameters on different psychological categories of Twitter users in ten different countries. Our results show that the temperature, pressure, and humidity are highly correlated with Twitter users’ activity, sense, and affect. Our comparative analysis for different countries shows that the strongest correlation was found for the USA, Italy, and Portugal, indicating differences between countries. However, our results show that the level of activity of Twitter users, described as Post Count, is strongly connected to changes in temperature and humidity in all countries. We use complex networks theory to explore these connections and differences between countries further. Our findings suggest that weather parameters can be used to predict Twitter users’ activity and psychological manifestations, which can be beneficial to marketing and advertising., Postoje mnoge indikacije da vremenske prilike utiču na živote i dobrobit
ljudi. Neki od ovih pokazatelja, kao što je uticaj vremena na zdravlje
ljudi, detaljno su istraženi. S druge strane, uticaj dnevnih fluktuacija
različitih meteoroloških varijabli na psihičko stanje čoveka i dalje ostaje
nepoznat. U ovom radu primenjujemo kombinovane metode iz statistike,
psihologije, mašinskog učenja i složene teorije mreža da bismo istražili
uticaj vremenskih parametara na različite psihološke kategorije korisnika
Tvitera u deset različitih zemalja. Rezultati pokazuju da su temperatura,
pritisak i vlažnost u korelaciji sa aktivnošcu, čulnim izražajima i afektom ́
kod korisnika Tvitera. Komparativna analiza među zemljama pokazuje da
su najjače korelacije pronađene za SAD, Italiju i Portugal, što ukazuje na
razlike između zemalja. Međutim, rezultati pokazuju da je broj tvitova
korisnika društvene mreže Tviter povezan sa promenama temperature
i vlažnosti u svim zemljama. Koristimo kompleksnu teoriju mreža da
dalje istražimo ove veze i razlike između zemalja. Nalazi sugerišu da se
vremenski parametri mogu koristiti za predviđanje aktivnosti i psiholoških
manifestacija korisnika Tvitera, što može biti korisno za marketing i
oglašavanje.",
publisher = "Beograd: Savez ekonomista Srbije",
journal = "Ekonomika preduzeća",
title = "Humidity and Air Temperature Predict Post Count on Twitter in 10 Countries: Weather Changes & LIWC Psychological Categories, Vlažnost i temperatura vazduha predviđaju broj objava na Tviteru u 10 zemalja – vremenske promene i LIWC psihološke kategorije",
number = "3-4",
volume = "72",
doi = "10.5937/EKOPRE2303213B"
}

Bojić, L., Mitrović Dankulov, M.,& Pantelić, N.. (2023). Humidity and Air Temperature Predict Post Count on Twitter in 10 Countries: Weather Changes & LIWC Psychological Categories. in Ekonomika preduzeća
Beograd: Savez ekonomista Srbije., 72(3-4).
https://doi.org/10.5937/EKOPRE2303213B

Bojić L, Mitrović Dankulov M, Pantelić N. Humidity and Air Temperature Predict Post Count on Twitter in 10 Countries: Weather Changes & LIWC Psychological Categories. in Ekonomika preduzeća. 2023;72(3-4).
doi:10.5937/EKOPRE2303213B .

Bojić, Ljubiša, Mitrović Dankulov, Marija, Pantelić, Nenad, "Humidity and Air Temperature Predict Post Count on Twitter in 10 Countries: Weather Changes & LIWC Psychological Categories" in Ekonomika preduzeća, 72, no. 3-4 (2023),
https://doi.org/10.5937/EKOPRE2303213B . .