日常生活における恐怖知覚の変化を測定する：COVID-19の文脈における計算研究

COVID-19は、全球的な健康危機として、これまでにない強さで恐怖の感情を引き起こしました。感染することへの恐怖に加え、COVID-19の発生は人々の日常生活に大きな混乱をもたらし、COVID-19感染とは間接的に関連する強烈な心理的反応を引き起こしました。本研究では、2019年1月1日から2020年8月31日までの間に中国において536,000人によって生成された社会メディア投稿（1,600万件）を追跡する恐怖経験データベースを構築します。各投稿内の恐怖の感情表現を検出するために深層学習技術を用い、その後、トピックモデルを適用してCOVID-19パンデミック中のサンプル内の恐怖表現の主要トピックを抽出します。私たちのユニークなデータベースには、COVID-19に関連する投稿に限定されないトピックの包括的なリストが含まれています。このデータベースに基づいて、睡眠障害（「悪夢」と「不眠症」）がパンデミック前の期間（2019年1月～2019年12月）において恐怖のラベルが付けられた投稿の最大の割合を占め、COVID-19の間に大幅に増加することを発見しました。私たちは、健康や仕事に関連する懸念がパンデミック期間中の非COVIDの恐怖の2つの主要な源であることを特定しました。また、性別の違いも検出し、女性は健康に関するトピックに対して、男性は経済的な懸念に対してより高い恐怖を抱いていることが分かりました。私たちの研究は、COVID-19に関連しない投稿に対する恐怖検出およびトピックモデリング技術の適用が、このCOVID-19危機の際により広範な社会的懸念を識別する上で追加の政策的価値を提供できることを示しています。