[論文レビュー] Emotion Regulation and Dynamics of Moral Concerns During the Early COVID-19 Pandemic

Siyi Guo, Keith Burghardt+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2022

Misinformation and Its Impacts被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、2020年1月から5月にかけての英語圏のTwitter投稿を分析し、初期の新型コロナウイルスパンデミック期における感情および道徳的関心のダイナミクスを検討する。最先端の自然言語処理（NLP）モデルを用いて、予期せぬほど陽性的な感情の上昇と恐怖の低下が、不確実性の低下と結束感の増大と関連していることが判明した。一方、米国初の死亡事例以降、感情的・道徳的反応における派閥的対立が顕著になった。

ABSTRACT

The COVID-19 pandemic has upended daily life around the globe, posing a threat to public health. Intuitively, we expect that surging cases and deaths would lead to fear, distress and other negative emotions. However, using state-of-the-art methods to measure sentiment, emotions, and moral concerns in social media messages posted in the early stage of the pandemic, we see a counter-intuitive rise in positive affect. We hypothesize that the increase of positivity is associated with a decrease of uncertainty and emotion regulation. Finally, we identify a partisan divide in moral and emotional reactions that emerged after the first US death. Overall, these results show how collective emotional states have changed since the pandemic began, and how social media can provide a useful tool to understand, and even regulate, diverse patterns underlying human affect.

研究の動機と目的

• SNSデータを用いて、初期の新型コロナウイルスパンデミック期における集団的感情的・道徳的反応を理解すること。
• パンデミック期における感情の変化が、感情調節か不確実性の低減を反映しているかどうかを調査すること。
• 政治的イデオロギーが公衆衛生危機への感情的・道徳的反応に及ぼす影響を検討すること。
• 高度なNLPモデルと語彙ベースの手法を比較して、感情および道徳基盤検出の妥当性と一貫性を評価すること。

提案手法

• 新型コロナ関連のキーワード（例：'coronavirus'、'pandemic'）を用いて収集された大規模かつオープンソースのTwitterデータセットを活用した。
• 最先端のトランスフォーマー基盤言語モデルを用いて、感情（恐怖、怒り、楽観）および道徳基盤（思いやり、正義、忠誠、権威、聖域）を分類した。
• 結果の整合性と耐性を検証するため、高度なNLPモデルと単純な語彙ベースの感情分析を比較した。
• 事前に学習されたモデルを用いて政治的イデオロギー別にユーザーをセグメントし、イデオロギー群ごとの感情的・道徳的ダイナミクスの相違を分析した。
• 2020年1月から5月にかけての感情的・道徳的指標の時間的変化を追跡し、公衆感情におけるフェーズ遷移を特定した。
• t検定（例：T-tests）を実施し、リベラル派とコンservative派の間での感情的・道徳的表現の差の有意性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SNS上での集団的感情、たとえば恐怖、怒り、楽観の変化は、新型コロナウイルスパンデミックの初期段階においてどのように推移したか。
• RQ2 陽性感情の上昇と恐怖の低下は、感情調節や不確実性の低減によってどの程度説明可能か。
• RQ3 特に思いやり、正義、忠誠に関連する道徳的懸念は、パンデミック期間中にどのように変化したか。
• RQ4 政治的イデオロギーは、SNS上でのパンデミックへの感情的・道徳的反応にどのような役割を果たすか。
• RQ5 感情的・道徳的表現における派閥的対立は、いつ出現し、どのような出来事がその分岐を引き起こしたか。

主な発見

• パンデミックの深刻さにもかかわらず、思いやりや忠誠といった道徳的価値に結びつく肯定的感情と道徳的懸念が増加し、恐怖は低下した。
• 陽性感情の上昇と恐怖の低下は、高度なNLPモデルと語彙ベースの手法の両方で一貫して観察された。
• 不確実性の低下と結束感の増大は、観察された感情的変化と有意に相関していた。
• 米国初の死亡事例以降、リベラル派とコンservative派の間で怒り、悲しみ、思いやり関連の道徳的基盤に関する表現に差が生じ、派閥的対立が顕著になった。
• 正義、思いやり、怒りといった複数の次元において、感情的・道徳的反応の差は統計的に有意であった（p < 0.05）。
• これらの発見は、公衆感情のフェーズ遷移モデルと整合しており、初期の苦痛から受容と結束への移行が確認されており、先行研究で観察された「受容フェーズ」と一致する。