#lockdown：COVID-19 时期的网络增强情感画像
社会与信息网络
2020-05-12 v1 物理与社会
摘要
COVID-19 大流行迫使世界各国采取前所未有的措施，如全国性封锁。为充分理解其情感与社会影响，有必要对人们如何感知这些意外事件进行大规模重构，而目前尚缺此类研究。我们通过社交媒体弥补这一空白，引入 MERCURIAL（用于情感画像的多层共现网络），一个利用词语与标签的语言网络来重构描述真实世界事件的社会话语的框架。我们使用 MERCURIAL 分析了来自意大利的 101,767 条推文，意大利是首个以全国封锁应对 COVID-19 威胁的国家。数据收集于 3 月 11 日至 17 日，即意大利宣布封锁和 WHO 宣布 COVID-19 为大流行之后。我们的分析提供了对这一危机心理负担的独特洞察，聚焦于：(i) 意大利自我隔离官方运动（#iorestoacasa），(ii) 全国封锁（#italylockdown），以及 (iii) 社会谴责（#sciacalli）。我们的探究揭示了复杂情感画像出现的证据，其中愤怒与恐惧（针对政治辩论和社会经济影响）与信任、团结和希望（与相关机构和地方社区）共存。我们结合心理健康问题与应对机制（如煽动暴力、哀悼和团结）讨论了我们的发现。我们认为，我们的框架代表了一种创新的情感状态温度计，是政策制定者快速评估海量受众情绪并基于认知数据设计适当响应的有力工具。
引用
@article{arxiv.2005.04404,
title = {#lockdown: network-enhanced emotional profiling at the times of COVID-19},
author = {Massimo Stella and Valerio Restocchi and Simon De Deyne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.04404},
year = {2020}
}
备注
21 pages, 5 figures