Briefly put, when we sample tweets

Briefly put, when we sample tweets and income-levels from US cities, there is little independence between the city data points. Linguistic features diffuse geographically and do not change at random, and we can therefore expect to see more spurious correlations than usual. Like with the famous example of chocolate and Nobel Prize winners, our positive findings may be explained by hidden background variables. A
positive correlation between income-level and a phonological pattern may also have cultural, religious or geographical explanations.

Kết quả (Việt) 2:

Một thời gian ngắn đưa, khi chúng tôi lấy mẫu tweets và thu nhập cấp độ từ thành phố của Mỹ, có rất ít sự độc lập giữa các điểm dữ liệu thành phố. Tính năng ngôn ngữ khuếch tán về mặt địa lý và không thay đổi một cách ngẫu nhiên, và do đó chúng ta có thể mong đợi để xem sự tương quan giả nhiều hơn bình thường. Giống như với những ví dụ nổi tiếng của sô cô la và người đoạt giải Nobel, phát hiện tích cực của chúng tôi có thể được giải thích bởi các biến nền ẩn. Một
mối tương quan tích cực giữa mức thu nhập và một mô hình âm vị cũng có thể lý giải văn hóa, tôn giáo, địa lý.