罗切斯特大学研究揭示COVID-19疫情下社交媒体舆情的心理动机与社会影响,SEO实战篮球背景图
栏目:网络推广 发布时间:2025-02-23
机器心脏报告 机器心脏社论部 该病毒会影响人们的身体,也正在改变人们之间的关系。美国罗切斯特大学的计算机科学家正在分析公众舆论中新型冠状病毒大流行的 ... 罗切斯特大学研究揭示COVID-19疫情下社交媒体舆情的心理动机与社会影响
    机器心脏报告

    机器心脏社论部

    该病毒会影响人们的身体,也正在改变人们之间的关系。美国罗切斯特大学的计算机科学家正在分析公众舆论中新型冠状病毒大流行的社会影响,结果令人发人深省。

    自今年1月底以来,Covid-19逐渐展示了全球趋势,并已成为国内外人们之间讨论的中心。尽管世界卫生组织(WHO)最早于2月将该病毒命名为2019年冠状病毒病(Covid-19),但许多用户仍在国外社交网络上使用“武汉肺炎”和“中国病毒”。

    但是有多少人使用这些词?他们是什么样的人?使用这些单词的心理动机是什么?最近,罗切斯特大学的研究人员对此进行了一系列研究。

    根据GDELT数据,提到“中国流感”一词的新闻报道数量从1月18日起增加了,而世界卫生组织的官方标准名词是Covid-19。同时,关于共同-19相关的种族攻击的报道也在增加。

    随着新冠状病毒的全球大流行,新的冠状病毒已成为社交平台上用户讨论的热门话题。当这些用户提到Covid-19时,有两个主要术语。一种是使用诸如“中国病毒”或“ Wuhan病毒”之类的词,另一个是使用“新冠状病毒”()词汇。

    罗切斯特大学的研究团队使用API​​抓住大量数据,并分析了从年龄,性别,政治倾向,地理位置和更深层次的心理层面选择这两个任期的人群。

    在社交媒体上说“中国病毒”的人

    研究小组发表了该系列中的第一篇论文,“ Sense and and:Media用户在Covid-19中使用术语”,由罗切斯特大学数据科学中心Lyu撰写,Long Chen,Long Chen和Roger Bo,该系计算机科学。以及政治学系Yu Wang。

    纸链接:

    研究小组使用API​​抓住了1700万条推文及其作者信息,试图研究选择这两个术语的人们的年龄,性别,用户级特征(例如粉丝的数量,是否是大V用户),政治倾向(它们是我在上的粉丝的重要两党人物)以及地理位置的差异。在研究中,团队还设计了一个分类器,以预测哪些用户更喜欢使用“中国病毒”之类的词。

    基于对数百万推文的分析,研究人员得出了许多值得关注的结论:

    使用“中国病毒”等表情的男性中有61%的人;

    在使用新冠状病毒等表情的男性中,有56.2%的人占56.2%;

    在使用新冠状病毒等表情的人中,有一半以上的年龄在35岁以下;

    来自农村地区和郊区的用户倾向于使用“中国病毒”之类的表达方式;

    在那些可以确定政治倾向的人中,唐纳德·特朗普的支持者最有可能使用“中国病毒”之类的表达方式,例如伊丽莎白·沃伦( )和皮特·布吉(Pete )(均为2020名民主党总统候选人)支持者最有可能使用中性词汇;

    建立帐户的时间越长,用户越有可能使用新冠状病毒等语句。

    图1显示了有关“中国流感”和COVID-19与种族攻击的全球新闻报道的数量时间表。与COVID相关的种族攻击的新闻报道仍在上升。研究发现,有一些媒体直接将Covid-19与“中国病毒”联系起来的媒体对中国环游世界的中国人的心理健康产生了负面影响。此外,在社交平台上使用“中国病毒”或“中国流感”也在增加。 3月16日,美国总统唐纳德·特朗普( Trump)使用他的帐户明确称Covid-19为“中国病毒”。尽管他后来声称这种使用没有种族意义,对美国亚裔美国人的种族主义和歧视,在美国社会中继续蔓延。

    图1:有关“中国流感”和共同19-9相关的种族攻击的新闻报道的密度。

    - “平台种族主义”()和等社会平台的概念实际上是种族主义的放大器。当使用“中国病毒”之类的表达方式指向Covid-19,可能会发表仇恨言论,这反映了社会中的矛盾。在社交平台上,仇恨言论的传播非常迅速,甚至可以跨平台和长期停留。即使之后有意识地删除了它,人们仍然可以在互联网上其他地方甚至离线找到痕迹。

    罗切斯特大学的研究重点是分析年龄,性别,用户级特征(例如,粉丝的数量,无论是大V用户)和政治倾向(我在上有粉丝。 ,以及地理位置的差异。

    为了找到此类用户,该研究使用“中国病毒”和“新的冠状病毒”作为关键字,并捕获了使用这两种单词的及其发行商,并将中的“中国病毒”分为CD组,将上的“新冠状病毒”分为ND组。分析后,研究做出了以下发现。

    年轻人倾向于使用和词汇

    图2显示了两组人的年龄分布。在这两组中,25-34岁的年龄群是用户数量最多的年龄组,这与所有用户的年龄分布一致。但是,两组的比例显着不同(p

   


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