Disruptions resulting from an epidemic might often appear to amount to chaos but, in reality, can be understood in a systematic way through the lens of "epidemic psychology". According to Philip Strong, the founder of the sociological study of epidemic infectious diseases, not only is an epidemic biological; there is also the potential for three psycho-social epidemics: of fear, moralization, and action. This work empirically tests Strong's model at scale by studying the use of language of 122M tweets related to the COVID-19 pandemic posted in the U.S. during the whole year of 2020. On Twitter, we identified three distinct phases. Each of them is characterized by different regimes of the three psycho-social epidemics. In the refusal phase, users refused to accept reality despite the increasing number of deaths in other countries. In the anger phase (started after the announcement of the first death in the country), users' fear translated into anger about the looming feeling that things were about to change. Finally, in the acceptance phase, which began after the authorities imposed physical-distancing measures, users settled into a "new normal" for their daily activities. Overall, refusal of accepting reality gradually died off as the year went on, while acceptance increasingly took hold. During 2020, as cases surged in waves, so did anger, re-emerging cyclically at each wave. Our real-time operationalization of Strong's model is designed in a way that makes it possible to embed epidemic psychology into real-time models (e.g., epidemiological and mobility models).


翻译:流行性传染病的社会学研究的创始人Philip Stront认为, 流行性传染病的社会学研究的创始人Philip Stront认为,这不仅是一种流行病的生物学;还有可能出现三种心理社会流行病:恐惧、道德化和行动。 这项工作从经验上检验了强性模式,研究了2020年全年美国发布的与COVID-19大流行有关的122MTwitter语言的使用。我们在Twitter上确定了三个截然不同的阶段。每个阶段都有三种心理社会流行病的不同制度。在拒绝阶段,用户拒绝接受现实,尽管其他国家死亡人数在不断增加。在愤怒阶段(该国首次死亡之后开始),用户的恐惧转化为对即将发生改变的预感的愤怒。最后,在接受阶段,在当局实施物理调整措施之后,用户们在“新常态”上找到了三个不同的阶段。在拒绝阶段里,我们逐渐接受现实性波动的情绪在2020年不断上升,而我们接受的情绪在不断上升,在不断上升的时期里,在不断上升,在不断上升的时期,我们接受现实的情绪在不断上升。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
CCF推荐 | 国际会议信息6条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年8月13日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月20日
Arxiv
6+阅读 · 2016年1月15日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息6条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年8月13日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员