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　　j9九游从疫情期间的社交媒体看情绪变化｜《自然-人类行为》论文新冠疫情和相关政府政策对全球健康和经济造成了影响，这可以使用医学和经济数据进行追踪。但疫情对个人心理幸福感的影响无法这么直接地衡量，进行调查的成本高昂、耗时漫长，而且覆盖面有限。

　　美国麻省理工学院的郑思齐和同事使用推特和微博上的6.54亿条贴文——这些帖文在2020年1月至5月间由超过100个国家的1056万人发布——并用机器学习开发了一个每日情绪指数。作者用该指数追踪人们在2020年第一波新冠大流行期间如何在社交媒体上表达情绪。新冠爆发导致了研究中所有国家的情绪感受快速下跌j9九游，澳大利亚、西班牙、英国和哥伦比亚下降最多。平均而言，观察到积极表达情绪的恢复较慢（以一国情绪恢复到稳定态一半水平所需天数），从以色列的1.2天到土耳其的29.0天不等。相比之下，封城政策对大多数国家的表达情感有微小的正面作用j9九游。作者认为j9九游，这些结果可能反映了在受疫情影响严重的国家，没有限制措施而让病毒传播会造成程度相当甚至更为严重的心理痛苦。

　　这项研究展示了来自社交媒体的数据有助于我们理解全球尺度的情绪变化，作者认为这可能会是政策制定者的有用工具。但他们也警告说，社交媒体用户在更广大人群不具代表性，因此他们的方法可与传统调查手段并行使用，而非作为替代。