Linguistic inquiry and word count of positive and negative emotion on Twitter

ENGLISH:

Personal information and community interactions from many sources are provided in social media open access. Since the millennial era individuals tend to express their feelings, mood, emotional conditions, and opinions through social media in the form of a short text message (Hasan, 2014). Twitter is one of the open-access social media that is still widely used by many people to share information, discuss, and even become one of the business media (Davies, 2017). Social media has played the crucial role in the lives of many people today. This research concerns with language pattern to express the emotional condition on social media. The research objective is to explain the use of language on Twitter to represent the positive and negative emotions from personal status. To enrich the information about the psychological condition through the linguistic pattern on social media, Linguistic Inquiry and Word Count is used to build a strong relationship between linguistics pattern with the psychological conditions of emotions. The data of this study are in written form such as words, phrases, and sentences collected from Twitter from June up to August 2020 during the pandemic stay at home phase. There are eight users in some countries which use English as their first or second language. The result shows that status updates observed mostly cover positive emotions compared to negative ones. It is as shown by the result of the computation using Linguistic Inquiry and Word Count. It reflects to some extent that the positive emotions outweigh negative emotions in life in general. Most of the Twitter users in this study sometimes tend to be more enthusiastic in writing status with positive emotions. Therefore, positive biases in status updates are only established if they are more positive than emotional life or even social settings.

INDONESIA:

Informasi pribadi dan interaksi komunitas dari berbagai sumber disediakan dalam akses terbuka media sosial. Sejak era milenial individu cenderung mengungkapkan perasaan, suasana hati, kondisi emosional, dan pendapatnya melalui media sosial dalam bentuk pesan singkat (Hasan, 2014). Twitter merupakan salah satu media sosial dengan akses terbuka yang masih banyak digunakan oleh banyak orang untuk berbagi informasi, berdiskusi, bahkan menjadi salah satu media bisnis (Davies, 2017). Media sosial telah memainkan peran penting dalam kehidupan banyak orang saat ini. Penelitian ini membahas tentang pola bahasa untuk mengekspresikan kondisi emosional di media sosial. Tujuan penelitian untuk menjelaskan penggunaan bahasa di Twitter untuk merepresentasikan emosi positif dan negatif dari status pribadi. Untuk memperkaya informasi tentang kondisi psikologis melalui pola kebahasaan di media sosial, Linguistic Inquiry dan Word Count digunakan untuk membangun hubungan yang kuat antara pola kebahasaan dengan kondisi psikologis emosi. Data penelitian ini berbentuk tulisan berupa kata, frasa, dan kalimat yang dikumpulkan dari Twitter dari bulan Juni hingga Agustus 2020 selama fase pandemi. Ada delapan akun Twitter yang dipilih sebagai salah satu objek dalam penelitian ini yang berasal dari beberapa negara yang menggunakan bahasa Inggris sebagai bahasa pertama atau kedua mereka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembaruan status yang diamati lebih banyak mencakup emosi positif dibandingkan dengan emosi negatif. Hal ini terlihat dari hasil perhitungan menggunakan Linguistic Inquiry dan Word Count. Dengan demikian, hasil yang diperoleh mencerminkan batas waktu tertentu bahwa emosi positif lebih banyak diungkapkan dalam sosial media daripada emosi negatif dalam kehidupan secara umum. Sebagian besar pengguna Twitter dalam penelitian ini terkadang cenderung lebih antusias menulis status dengan emosi positif. Oleh karena itu, bias positif dalam pembaruan status hanya ditetapkan jika lebih positif daripada kehidupan emosional atau bahkan pengaturan sosial.

ARABIC:

ي تم ت وف ت إل م ع لومات إل شخ ص ية وإل ت فاع الت إل مج تم ع ية من م صادر مخ ت ل فة ف ، ي م يل إألف رإد ؤىل ي يع ذإت إل و صول إل م ف توح. م نذ إل ع رصإألل ف ز و سائ ل إل توإ صل إالج تما خالل و سائ ل إل ت ع ب تعن م شاع رهم وحاالت هم إل مزإج ية وحاالت هم إل عاط ف ية وآرإئ هم من ي ش كل ر سائ ل ق ص تة )ح سن ، 4102(. rettiwT ه و و س ي لة ت وإ صل ز يع ف إل توإ صل إالج تما يع ذإت و صول م ف توح ال ي زإل ي س تخدم ها إل عدي د من إأل شخاص ع ىل ن طاق وإ سع إج تما ل م شارك ة إل م ع لومات وإل م ناق شة وح رت أن ت ص بح و س ي لة أعمال )seivaD ، 7102). ل ع بت يع ي حياة إل تمن إلنا إليومو سائ ل إل توإ صل إالج تما ز ا ف إمهم .دور ت ناق ش هذه إل درإ سة أن ماط إل ل غة ل ل ت ع ب تعن إل ظروف إل عاط ف ية ع ىل و سائ ل إل توإ صل ل تم يل إل م شاع ر يع. إل غرض من هذإ إل بحث ه و رشح إ س تخدإم إل ل غة ع ىل ت وي ت ر إالج تما ظ روف إل ن ف س ية من إإلي جاب ية وإل س ل ب ية من إألح وإل إل شخ ص ية. إلث رإء إل م ع لومات حول إل يع ، ي تم إ س تخدإم إال س ت ق صاء إل ل غوي خالل أن ماط إل ل غة ع ىل و سائ ل إل توإ صل إالج تما أن ماط إل ل غة وإل ظروف إل ن ف س ية إل عاط ف ية. وعدد إل ك لمات ل ب ناء ع الق ة ق وي ة ب يز ي ش كل ك لمات وع بارإت وجمل ت م جم ع ها ز ي ش كل ك تاب ة ف ز ب يان ات إل بحث هذه ف ي ت أن ر ة م إل ف ت ر ي ز ن ي ون يو ؤىل أغ سطس 0202 خالل م رح لة إل وب اء. ه ناك ث مان ية من rettiwT ف ي من عدة دول ت أن ر رت ي ي هذه إل درإ سة وإل ز ح ساب ات rettiwT ت م إخ ت ياره ا ك أحد إل ع نارص ف ي ة ك ل غة أوىل أو ث ان ية. أظ هرت إل ن تائ ج أن ت حدي ات إل حال ة ت س تخدم إل ل غة إإلن ج ل تز من إل م ت مت م الحظ ت ها ت ضم نت م شاع ر ؤي جاب ية أك ت ر رت ي شاعر إلسلبية. يم ن مالحظة ذلك إل تم إلحصول رت ي يىل ، ف ن إلنتائج إل من نتائج إلعمليات إلحسابية باستخدإم إالستعالم إللغوي وعدد إلكلمات. وبالتا من إلمشاعر يع أكت ر ي وسائل إلتوإصل إالجتما ز ا يتم إلتعب تعن إلمشاعر إإليجابية ف امعين إ مني عليها تع س حد يح إل ي ز ي إل س ل ب ية ف ا ؤىل أن ي ونوإ أكت ر Twitter إة شكل عام. يميل معظم مستخد ي هذه إلدرإسة أحيان ز ف تحدي ات إلحالة ؤال ؤذإكان ي ز ين ف إإليجا ا شأنكتابة إلحاالت بمشاعر ؤيجابية. لذلك ، ال يتم تحديد إلتح تز حماس ؤي جاب ية من إل ح ياة إل عاط ف ية أو ح رت إإلع دإدإت إالج تماع ية.