我们同舟共济：社区主观幸福感与韧性的量化研究

COVID-19 疫情扰乱了全球每个人的生活。在这项工作中，我们刻画了疫苗可用之前疫情期间美国 112 个城市在对应这些城市的分版（subreddit）中所展现的主观幸福感模式。我们使用正向与负向情感来量化主观幸福感。然后，我们通过将社区观测到的幸福感与其预期幸福感进行比较来衡量疫情的影响，预期幸福感由疫情前数据导出的时间序列模型预测得到。我们表明，语言中反映的 general 社区特征可预测社区韧性。我们基于疫情前正常时期的语言与交互特征预测疫情将如何影响每个社区的幸福感。我们发现，具有更紧密连接用户和更高参与度的交互特征的社区不太可能受到显著影响。值得注意的是，我们发现那些平时更多谈论通常面对面进行的社会纽带（如朋友、家人及社团关系）的社区实际上更可能受到影响。此外，我们使用相同特征还预测了每个社区在疫情初始爆发后的恢复速度。我们同样发现，更多谈论家庭、社团关系以及认同为某个群体一员的社区恢复更慢。