新冠疫情发生以来,为遏制病毒的迅速传播,中国的许多城市实施了居民出行管控措施。尽管异常严格的出行管控有效地制约了病毒的传播,但它也给居民的幸福感带来了负面影响。
 
  主观幸福感(subjective well-being, SWB)作为描述个体对生活质量主观评价的综合心理指标,一方面着眼于处于特定社会背景下的个体体验,是反映个体心理健康水平的重要指标;另一方面,它作为一种社会群体体验,也成为测量政府行为、治理水平以及社会发展态势的标志。在此次新冠疫情背景下,主观幸福感的缺失不仅会在个体层面使得恐慌症、焦虑症、抑郁症等其他心理健康问题的发生率变高;在社会层面上也会反映出社会支持受阻、社会环境不稳定、对政府信任感降低等一系列问题。
 
  由于当前对主观幸福感的评估主要通过自陈量表进行,具有一定的滞后性,无法实时获取施测结果,对于及时捕捉出行管控对居民的主观幸福感影响存在一定的困难,无法进行精准的前后对比分析。中国科学院行为科学重点实验室朱廷劭研究组的科研人员开展一项研究,通过机器学习的方法,以居民出行管控条例执行时间为分界点,获取新浪微博活跃用户的行为数据,并通过已经建立的计算模型,识别出正向(心理幸福感量表中的6个指标)和负向(SCL-90中的9个指标)等主观幸福感指标,比较实行管控地区和未实行管控地区在管控前后的心理状态,探讨在新冠疫情期间出行管控对个体主观幸福感的影响。
 
  该研究的样本由新浪微博上的1790名受到出行管控的居民(女性占73.18%)和3580名出行自由的居民(性别与1790名受到出行管控的居民匹配)组成。在出行管控组和出行自由组中,研究者利用个体在新浪微博上发表的原创帖子,通过已经建立的机器学习预测模型计算了他们在出行管控措施实施前后两周的主观幸福感指标。此外,由于主观幸福感同时也受其他宏观因素的长期影响,例如经济发展水平和SWB之间不可避免地存在联系。因此,该研究以人均GDP划分不同出行管控地区,以厘清不同条件下出行管控对居民主观幸福感带来的影响。
 
表1. 出行管控组合出行自由组的人口学信息 (N=5379), n (%).

       研究分析发现,管控时间点前后和出行情况(管控、自由)交互作用显示,出行管控实施后,与出行自由组相比,出行管控组在一些负面的SWB指标中得分较低,包括躯体化(F(1,5368)= 13.593,P <.001)和偏执(F(1,5368)= 14.333,P <.001)。 研究比较经济发展水平不同的出行管控地区(N = 1790)发现,在经济发展水平较低的管控地区,居民的SWB在出行管控后没有显著变化(P> .05);而经济发展水平较高的管控地区则有所变化。
 

图1 全部样本在(a) 躯体化和 (b) 偏执上体现的时间和出行情况的交互作用


图2 出行管控地区人们在 (a) 人生目标, (b) 自主, (c)人际关系敏感, (d) 焦虑, (e) 敌对, (f) 偏执和 (g) 精神病性上体现的时间和出行情况的交互作用

       该研究发现,在经济发展水平较高的管控地区,居民主观幸福感(SWB)的负面变化更大,这意味着该地区居民在出行管控期间需要更大的心理干预和援助。研究增加了人们对疫情期间出行管控带来的心理影响与代价的认识,为深入理解居民出行管控措施的心理影响与代价提供实证依据,为制定和实施针对性的心理健康干预政策以应对当前疫情挑战提供基础。
 
  研究成果在线发表于Journal of Medical Internet Research:
 
  Wang, Y., Wu, P., Liu, X., Li, S., Zhu, T., & Zhao, N. (2020). Subjective Well-Being of Chinese Sina Weibo Users in Residential Lockdown During the COVID-19 Pandemic: Machine Learning Analysis. Journal of Medical Internet Research, 22(12), e24775.   https://www.jmir.org/2020/12/e24775
文章来源:中国科学院心理研究所
作者: 中国科学院行为科学重点实验室 朱廷劭研究组 王艺霖
 
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