基于大学子版块数据的情绪分析及 COVID-19 疫情影响研究

背景：COVID-19 疫情已在多方面影响了我们的社会和人类福祉。本研究利用来自社交媒体的真实世界数据，探究与疫情前相比，疫情如何影响人们的情绪和心理状态。方法：我们从八所大学相关的 Reddit 子版块社区收集了 2019 年（疫情前）和 2020 年（疫情期间）的社交媒体数据。我们应用预训练的稳健优化 BERT 预训练方法（RoBERTa）从 Reddit 消息中学习文本嵌入，并利用发布消息之间的关系信息训练图注意力网络（GAT）进行情感分类。最后，我们应用模型堆叠结合 RoBERTa 和 GAT 的预测概率，得出最终的情感分类。利用模型对收集数据预测的情感标签，我们使用广义线性混合效应模型估计了疫情及疫情期间线下教学对情感的影响。结果：结果表明，2020 年（疫情期间）出现负面情绪的概率比 2019 年（疫情前）高 25.7%，$p$ 值 $<0.001$；2020 年线下学习相关的负面情绪概率比远程学习高 48.3%，$p$ 值为 0.029。结论：我们的研究结果与文献中关于疫情对人们情绪和认知状态产生负面影响的发现一致。本研究为疫情对社会造成的各种负面影响提供了不断增长的真实世界证据；同时，它也提供了一个结合机器学习技术与统计建模及推断以更好利用真实世界数据的良好范例。