机器学习在COVID-19大流行期间预测心理困扰：美国韩裔移民的歧视与应对机制

本研究考察了与歧视相关的变量、应对机制和社会人口因素对COVID-19大流行期间美国韩裔移民心理困扰水平的预测能力。研究邀请了18岁以上在美国的韩裔移民（包括外籍与美国出生者）通过有目的抽样参与在线调查。为了验证预测最终样本（来自42个州，n = 790）的心理困扰水平的变量，进行了人工神经网络（ANN）分析，该分析能够检查变量之间复杂的非线性交互作用。神经网络中最关键的预测变量是一个人的抗逆力、日常歧视的经历以及认为自COVID-19大流行开始以来，美国对亚裔的种族歧视有所增加的认知。