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COVID-19/疫情導致全球公眾情緒明顯下降!大數據研究:像天天經歷非常糟糕的星期一

由麻省理工學院研究人員領導的一項新研究,試圖對大約 100 個國家的數億則社群媒體貼文進行大規模分析,來衡量疫情大流行如何影響公眾情緒。該研究利用先進自然語言處理技術(NLP)分析了社群媒體平台中使用的語言詞彙,發現在 2020 年初疫情大流行之後,公眾的正面情緒明顯下降,研究指出,大流行前幾個月全球民眾就像是經歷了好一陣子非常糟糕的星期一。

為何以星期一來描述公眾的低迷情緒?研究團隊考慮了一個疫情大流行前的數據與相關分析結果:通常,人們週末時在社群媒體上表達最樂觀的情緒,而在週一時表達最消極的情緒。在全球範圍的尺度,疫情大爆發導致公眾情緒出現負面轉變,是先前週末與週一情緒差距的 4.7 倍。因此,對於全世界的社群媒體用戶來說,疫情大流行的早期幾個月就像是每天都經歷非常、非常糟糕的星期一那種感覺。

這篇刊登於《自然–人類行為》(Nature Human Behaviour)期刊上研究論文的共同作者、麻省理工學院教授鄭思齊(Siqi Zheng)表示:「研究的結論指出,大流行本身造成了巨大的情緒損失,其影響是正常一周內觀察到情緒變化的 4 到 5 倍。」在這篇標題為〈COVID-19大流行期間表達情緒變化的全球證據〉的研究中,研究人員檢視了大約 100 個國家 Twitter 上總共 6.54 億則社群媒體貼文,這些貼文發佈時間介於 2020 年 1 月 1 日至 2020 年 5 月 31 日之間,這是全球大流行的早期階段。

COVID-19引起的全球情緒變化模式

研究人員使用自然語言處理軟體來評估社群媒體的貼文內容,並分析了疫情大流行時期貼文的語言與其他重大事件之間的關係。在調查了污染、極端氣候和自然災害等事件對公眾情緒的影響後,他們發現疫情大流行所產生的情緒變化比其他情況更大。研究人員指出,對大流行的情緒反應是應對極端氣候變化的 3 到 4 倍,大流行的心理衝擊甚至比一個地區發生颶風的時候還要大。

該研究還發現了一個關於封城政策可能令人驚訝的事實,也就是封城相關公共衛生禁令的實施,似乎對公眾情緒沒有太大影響。對此,研究人員強調,封城政策對每個國家都有不同程度的影響,且反應的分佈相當廣泛,但研究發現這些反應實際上主要集中在對封城禁令非常小的積極反應,而非如外界預期會對人們有壓倒性的負面影響。

至於為什麼封城禁令沒有對民眾的心理情緒造成顯著的影響?麻省理工學院教授鄭思齊指出:「一方面,封城政策可能會讓人們感到安全,而不是更加害怕。另一方面,在無法進行社交活動的限制的情況下,這是另外一種情緒壓力。因此,封城政策的情緒影響可能有兩個面向。」事實上,該研究發現,封城禁令的負面情緒影響主要集中在一個國家內最不快樂的社群媒體貼文中,此發現表明,封城禁令可能會對最不快樂的人產生不成比例的負面情緒影響。

此項研究也評估了 2020 年各國在疫情中情緒復甦的模式,有些國家花了長達 29 天的時間才消除了其所經歷情緒下降幅度的一半, 18% 的國家沒有恢復到大流行前的情緒水準。研究發現, COVID-19 確診病例較多的國家的情緒下降幅度更大,下降幅度最大的國家有澳洲、西班牙、英國和哥倫比亞,而影響最小的國家則是巴林、波札那、希臘、阿曼和突尼西亞。

COVID-19引起的全球情緒變化復甦狀況

據了解,該研究是麻省理工學院永續城市化實驗室「全球情緒專案」的一部分,該專案透過社群媒體而非民意調查來研究公眾的情緒。事實上,即時監測公眾主觀情緒與幸福感對於公共政策的設計和管理至關重要,然而傳統的方法是使用問卷調查來進行評估,但這樣的調查樣本量較小、頻率較低,且需要相對長的時間來執行,導致在面臨災難時會遇到缺乏可推論性和時間延遲的問題。

而此研究使用高頻率的社群媒體數據和最先進的 NLP 演算法,構建了一個全面的情緒表達資料庫,涵蓋全球 100 多個國家(佔世界人口的 74% ),將社群媒體數據與機器學習技術結合,提供情緒狀態即時、廣泛的測量。這樣的數據和研究方法旨在提供情緒健康追蹤一個有效的途徑,將有助於國際社會和各國政府進行即時監測、評估與制定決策。

文、圖/孫珞軒

1.參考文獻:Global evidence of expressed sentiment alterations during the COVID-19 pandemic

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