[논문 리뷰] Emotion Regulation and Dynamics of Moral Concerns During the Early COVID-19 Pandemic

Siyi Guo, Keith Burghardt외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 07.

Misinformation and Its Impacts인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 2020년 1월부터 5월까지의 영어 트위터 게시글을 분석하여 코로나19 초기 유행 기간 동안 정서 및 도덕적 우려의 역학을 조사한다. 최신 NLP 모델을 사용하여, 긍정적 정서의 기대에 어긋나는 증가와 공포 감소가 관찰되었으며, 이는 불확실성 감소와 연대감 증가와 관련이 있었고, 첫 번째 미국 사망 이후 정치적 분열이 증가한 것으로 나타났다.

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.

연구 동기 및 목표

• 소셜 미디어 데이터를 활용하여 코로나19 초기 유행 기간 동안 집단적 정서적 및 도덕적 반응을 이해하기 위해.
• 유행 기간 동안 정서적 변화가 정서 조절인지 불확실성 감소인지를 조사하기 위해.
• 정치 이념이 공중보건 위기에 대한 정서적 및 도덕적 반응을 어떻게 매개하는지 조사하기 위해.
• 고급 NLP 모델과 사전 기반 방법 간의 감성 및 도덕 기초 탐지의 탄력성 평가하기 위해.

제안 방법

• 코로나19 관련 키워드(예: 'coronavirus', 'pandemic')를 사용하여 수집한 대규모 오픈소스 트위터 데이터셋을 활용.
• 정서(공포, 분노, 낙관)와 도덕 기초(보살핌, 공정성, 충성, 권위, 성결)를 분류하기 위해 최신 트랜스포머 기반 언어 모델을 적용.
• 정확성과 탄력성을 검증하기 위해 고급 NLP 모델 결과를 간단한 사전 기반 감성 분석과 비교.
• 사전 훈련된 모델을 사용하여 정치 이념 기반으로 사용자 그룹을 분할하여 이데올로기 집단 간 정서적 및 도덕적 역학 분석.
• 2020년 1월부터 5월까지 정서적 및 도덕적 지표의 시간적 변화를 추적하여 대중 정서의 단계 전이 식별.
• 리그너스와 콘сер바티브 간 정서적 및 도덕적 표현의 차이를 평가하기 위해 통계적 검정(예: T-검정) 수행.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 유행 초기 단계 동안 소셜 미디어에서 집단적 정서, 즉 공포, 분노, 낙관은 어떻게 변화했는가?
• RQ2 긍정적 정서 증가와 공포 감소는 정서 조절 및 불확실성 감소에 의해 어느 정도 설명될 수 있는가?
• RQ3 보살핌, 공정성, 충성과 관련된 도덕적 염려는 유행 기간 동안 어떻게 변화하는가?
• RQ4 정치 이념이 소셜 미디어에서 코로나19에 대한 정서적 및 도덕적 반응을 어떻게 형성하는가?
• RQ5 정서적 및 도덕적 표현의 양극화는 언제 발생했으며, 어떤 사건이 이 분열을 유발했는가?

주요 결과

• 코로나19의 심각성에도 불구하고, 보살핌, 충성과 같은 덕목과 관련된 긍정적 정서와 도덕적 염려는 증가했고, 공포는 감소했다.
• 고급 NLP 모델과 간단한 사전 기반 방법 모두에서 긍정성 증가와 공포 감소가 탄탄하게 유지되었다.
• 관찰된 정서적 변화와 밀접하게 관련된 것은 불확실성 감소와 연대감 증가였다.
• 첫 번째 미국 사망 이후 정치적 분열이 발생하여, 라이브러럴과 콘сер바티브 집단 간 분노, 슬픔, 보살핌과 관련된 도덕 기초 표현이 갈라졌다.
• 공정성, 보살핌, 분노 등의 다수 차원에서 정서적 및 도덕적 반응의 분열은 통계적으로 유의미했다(p < 0.05).
• 연구 결과는 대중 정서의 단계 전이 모델과 일치하며, 초기 고통에서 수용과 연대감으로의 전환을 보여주었고, 이는 이전 연구에서 관찰된 '수용 단계'와 일치한다.