Emotionale Kategorien in 1548 anonyme tägliche Buchstaben zwischen Fremden ausgetauscht [OC]

Datenquelle: Aus meiner Web -App gesammelt Daylettrwo Benutzer anonym eine tägliche Notiz für den nächsten Benutzer schreiben und eine zufällige von der vorherigen erhalten. Dies erfasst rohe menschliche Gedanken unter garantierter Anonymität (keine Anmeldungen, keine Verfolgung). Voller Datensatz: 1548 Nachrichten

Werkzeuge: Python (Pandas zur Verarbeitung, Seeborn/Matplotlib zur Visualisierung). Emotionen klassifiziert über Keyword -Matching (z. B. „Hoffnung“ für Wörter wie „Hope“, „Better“; erweiterbar für Nuance).

Einblicke: Anonymität scheint die Positivität zu fördern (auch wenn es scheint, dass sie das Gegenteil bewirken), fallen über 60% der Nachrichten in erhebende Kategorien wie Freundlichkeit, Dankbarkeit und Hoffnung. Aber es gibt Tiefe: Reflexion dominiert, wenn Menschen über ein Leben nachdenken, mit seltenen, aber rohen Traurigkeit oder Humor, die durchspäht. Es zeigt das Spektrum der Menschheit: unterstützend und doch verletzlich.