疫情之下，微博情緒表達的回溯與分析

情緒是個體短期內對特定環境刺激的強烈情感反應，同理心和我們與生俱來的模仿能力使得我們會設身處地的感受他人的情緒，并進一步充當情緒的模仿者與傳播者，這被稱之為群體內的情緒感染現象，也被耶魯大學的心理學教授Barsade（2002）定義為漣漪效應（Ripple Effect）。

2020年1月18日新型冠狀病毒（2019n-Cov）引發的疫情開始進入大眾視線，隨后，持續發酵了整個春節假期。作為中國最大的公共社交媒體平臺，微博熱搜的點擊量很大程度上代表了公眾對于某一熱點的關注程度。

我們采集了2020年1月18日至2020年2月13日每日微博熱搜詞條，分詞進行詞頻分析，并繪制了新浪微博在榜熱搜高頻詞詞云圖（見圖1）。

結果發現，自疫情爆發以來，一月份熱搜點擊量前20的話題，幾乎一半是直接關于肺炎疫情的，相當一部分比例的其他事件也屬于疫情引發的次生事件。截至2020年2月13日，新浪微博熱搜絕大部分熱詞都與肺炎疫情相關，其中，“肺炎”、“武漢”、“新型”等詞匯為超高頻詞匯，各自累計出現頻次均超過350次。

圖1 1月18日-2月13日新浪微博在榜熱搜高頻詞詞云圖片由心理系大數據實驗組制作

在響應居家隔離號召后，線上媒體成為了人們關注疫情發展的重要來源，微博發揮著其言論表達的重要作用。人們在微博上廣泛地進行意見表達和情緒表達，并有意或無意的成為影響疫情情緒感染的重要一環。

自疫情開始以來，“央視新聞”官方微博賬號每日上午都會規律性使用一致的格式通報全國疫情情況，該通報微博條目成為人們獲取疫情進展信息的重要信息源，在疫情高峰期間頻頻占據熱搜榜第一位。該條目下的評論內容能夠廣泛、穩定且有針對性的反映廣大網友對疫情進展的心理感受。

因此，我們采集了“央視新聞”官方微博賬號每日全國疫情通報微博下的一級評論，初探在被疫情籠罩的線上社交媒體情境下，評論者的相對細粒度情緒表達類型及其波動情況。研究方法主要采用文本分析的方式，基于我們心理行為大數據實驗室李林堅同學（2019）開發的微博情緒表達詞庫（依據當前顆粒度最細的情緒分類模型構建），進行了微博情緒表達分析，并繪制了與當日熱點新聞事件耦合的情緒-日期波動曲線圖（見圖2），希望能夠給大家帶來一些參考。

圖2 情緒-日期波動曲線

注：采集數據均為公開、可獲得數據，已經刪除的評論及熱搜無法被納入其中。圖片由心理系大數據實驗組制作

總體而言，每日將近一半的評論中會涉及到評論者的情感表達，情感表達中占比最高的情緒為處于圖2中藍色實線所代表的“期望”情緒，比如，評論者的祈愿、加油、鼓勵都屬于期望范疇；其次是“焦慮恐慌”情緒，圖中用紅色實線表示；接著為“悲傷”和“憤怒”情緒，依次為紅色點連線和紅色虛線。在情緒隨日期波動程度方面，“期望”的波動也是最大的，隨后為“焦慮”、“憤怒”和“悲傷”。

結合當日微博熱搜榜，以總搜索量為指標，我們統計了網友當日最關注的熱點事件排行，與情緒表達耦合，見圖2中上半部的黑色字體，對人們出現這種情緒表達的原因做出討論。

1月18日，肺炎疫情還未擴展到全國范圍，網友普遍處于低焦慮高期望狀態，討論圍繞的核心在于為武漢加油。

1月19日，“上海肺炎”話題搜索量占據當日熱搜榜單第一，公眾的焦慮上升，期望下降，反映了疫情信心的下降。

1月21日，“國內確診291例新型冠狀病毒肺炎病例”、“浙江確診首例新型冠狀病毒肺炎”、“武漢15名醫務人員感染新型冠狀病毒”、“武漢對進出武漢人員管控”話題處于當日搜索排行榜前列，疫情進一步發展，焦慮和期望情緒表達占比都有所上升。

1月22日，“全國已確診473例新型肺炎病例”、“新型冠狀病毒怕酒精不耐高溫”、“新型肺炎確診440例死亡9例”、“新型肺炎已致湖北17人死亡”、“新型冠狀病毒來源是野生動物”等話題占據高搜索量，憤怒情緒表達占比達到一個小的峰值，焦慮情緒表達上升，期望情緒表達下降。

1月23日，期望沖上了一個峰值，同時焦慮情緒的表達較前幾日也有了明顯的下降，當日熱點事件為“武漢封城”同時“春節檔電影全部撤檔”。

在短暫的信心大漲后，隨著疫情的快速擴散，肺炎疫情開始讓公眾人心惶惶，“全國確診新型肺炎病例”搜索量持續出現在當日搜索量榜單前三位置。

1月27日，公眾期望和焦慮均出現的短暫的小幅提升和下降，當日累積熱搜前五的話題分別為“安徽出現聚集性疫情”、“科比直升機失事原因”、“科比去世”、“武漢市長承認信息披露不及時”、“浙江成功分離到新型冠狀病毒毒株”，著名NBA球星科比的意外離世可能一定程度上分散了公眾對疫情的注意力，同時激發了大家對于“2020好一點吧”、“2020加油”的祈禱。

從1月31日開始，期望情緒的占比降落到谷底，同時，悲傷、憤怒情緒出現峰值，武漢各大醫院物資緊缺和湖北與武漢紅十字會的低效整合調控物資狀況形成了鮮明對比，同時，雙黃連事件也在這兩天持續發酵，公眾負性情緒爆發。

2月2日后，疫情管控措施逐漸嚴格，常規的春節假期接近尾聲，疫情對于復工的影響也調控著人們的線上情緒表達，期望情緒逐步上升，焦慮情緒也出現小幅上升后回落的情況。

2月6日—7日悲傷情緒和期望情緒同時上升，兩日微博搜索榜單最高搜索量均有關李文亮醫生離世。

2月9日，結束了第一個全國性的14天隔離，人們期望疫情能夠出現拐點，公眾信心攀升。10日之后，焦慮恐慌情緒水平持續下降，期望情緒也在下降，直到2月13日焦慮情緒出現小幅上揚，當日，熱搜搜索量前三分別為“湖北省委主要負責同志職務調整”、“湖北新增14840例新冠肺炎”、“武漢感染人數未摸清”，湖北省更換主要負責人和當日將臨床診斷也納入新增確診導致新增確診1.5萬人可能對此類情緒表達做出解釋。

隨著對疫情控制措施的增強，公眾焦慮、恐慌等負面情緒表達逐漸減弱并趨于穩定，同時，期望情緒的表達處于中高水平，表明大部分公眾對控制疫情的信心經過前期波動后也逐步走向穩定。信心在任何時候都至關重要，希望在各方努力下，我們有更多的積極情緒感染，恪盡職守，打贏疫情防控戰！

需要特別說明的是，網絡評論，難免有一些評論者出于各種動機言不由衷，也有一些評論可能因為一些原因被刪除，我們采用的文本分析方法目前沒有能夠克服這種狀況所帶來的偏差。

文/溫馨 錢秀瑩

參考文獻：

[1] Barsade, S. G. (2002). The ripple effect: Emotional contagion and its influence on group behavior. Administrative science quarterly,47(4), 644-675.

[2] 李林堅.基于情緒詞庫的抑郁癥患者情緒表達分析與預測[D].浙江：浙江大學，2019.