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Enregistrement W4297458634 · doi:10.2196/37698

The Emotional Anatomy of the Wuhan Lockdown: Sentiment Analysis Using Weibo Data

2022· article· en· W4297458634 sur OpenAlexvenueno aff
Xi Chen, Michelle Yik

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValence (chemistry)ArousalMoodPsychologySocial mediaEmotional valenceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LexiconLow arousal theoryChinaSentiment analysisSocial psychologyMedicineGeographyComputer scienceArtificial intelligenceCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background On January 23, 2020, the city of Wuhan, China, was sealed off in response to the COVID-19 pandemic. Studies have found that the lockdown was associated with both positive and negative emotions, although their findings are not conclusive. In these studies, emotional responses to the Wuhan lockdown were identified using lexicons based on limited emotion types. Objective This study aims to map Chinese people’s emotional responses to the Wuhan lockdown and compare Wuhan residents’ emotions with those of people elsewhere in China by analyzing social media data from Weibo using a lexicon based on the circumplex model of affect. Methods Social media posts on Weibo from 2 weeks before to 2 weeks after the Wuhan lockdown was imposed (January 9, 2020, to February 6, 2020) were collected. Each post was coded using a valence score and an arousal score. To map emotional trajectories during the study period, we used a data set of 359,190 posts. To compare the immediate emotional responses to the lockdown and its longer-term emotional impact on Wuhan residents (n=1236) and non-Hubei residents (n=12,714), we used a second data set of 57,685 posts for multilevel modeling analyses. Results Most posts (248,757/359,190, 69.25%) made during the studied lockdown period indicated a pleasant mood with low arousal. A gradual increase in both valence and arousal before the lockdown was observed. The posts after the lockdown was imposed had higher valence and arousal than prelockdown posts. On the day of lockdown, the non-Hubei group had a temporarily boosted valence (γ20=0.118; SE 0.021; P<.001) and arousal (γ30=0.293; SE 0.022; P<.001). Compared with non-Hubei residents, the Wuhan group had smaller increases in valence (γ21=−0.172; SE 0.052; P<.001) and arousal (γ31=−0.262; SE 0.053; P<.001) on the day of lockdown. Weibo users’ emotional valence (γ40=0.000; SE 0.001; P=.71) and arousal (γ40=0.001; SE 0.001; P=.56) remained stable over the 2 weeks after the lockdown was imposed regardless of geographical location (valence: γ41=−0.004, SE 0.003, and P=.16; arousal: γ41=0.003, SE 0.003, and P=.26). Conclusions During the early stages of the pandemic, most Weibo posts indicated a pleasant mood with low arousal. The overall increase in the posts’ valence and arousal after the lockdown announcement might indicate collective cohesion and mutual support in web-based communities during a public health crisis. Compared with the temporary increases in valence and arousal of non-Hubei users on the day of lockdown, Wuhan residents’ emotions were less affected by the announcement. Overall, our data suggest that Weibo users were not influenced by the lockdown measures in the 2 weeks after the lockdown announcement. Our findings offer policy makers insights into the usefulness of social connections in maintaining the psychological well-being of people affected by a lockdown.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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