Examining the Impact of COVID-19 Lockdown in Wuhan and Lombardy: A Psycholinguistic Analysis on Weibo and Twitter
Notice bibliographique
Résumé
Many countries are taking strict quarantine policies to prevent the rapid spread of COVID-19 (Corona Virus Disease 2019) around the world, such as city lockdown. Cities in China and Italy were locked down in the early stage of the pandemic. The present study aims to examine and compare the impact of COVID-19 lockdown on individuals' psychological states in China and Italy. We achieved the aim by (1) sampling Weibo users (geo-location = Wuhan, China) and Twitter users (geo-location = Lombardy, Italy); (2) fetching all the users' published posts two weeks before and after the lockdown in each region (e.g., the lockdown date of Wuhan was 23 January 2020); (3) extracting the psycholinguistic features of these posts using the Simplified Chinese and Italian version of Language Inquiry and Word Count (LIWC) dictionary; and (4) conducting Wilcoxon tests to examine the changes in the psycholinguistic characteristics of the posts before and after the lockdown in Wuhan and Lombardy, respectively. Results showed that individuals focused more on "home", and expressed a higher level of cognitive process after a lockdown in both Wuhan and Lombardy. Meanwhile, the level of stress decreased, and the attention to leisure increased in Lombardy after the lockdown. The attention to group, religion, and emotions became more prevalent in Wuhan after the lockdown. Findings provide decision-makers timely evidence on public reactions and the impacts on psychological states in the COVID-19 context, and have implications for evidence-based mental health interventions in two countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».