重大公共卫生事件防控政策如何影响公众情绪：基于用户评论的因果推断

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-07-28

吴俊 曾丽帆 樊浩月 杨洋

摘要： [目的/意义]在重大突发公共卫生事件绵延期间，如何及时感知、有效量化并持续跟踪政府的防控政策组合对社会公众认知与情绪的影响，是监测预警和应急处置亟待解决的难题。[方法/过程]以情绪即社会信息理论为依托，提出融合BERTopic主题模型与多元回归（MLR）、时间断点回归（RDiT）的新方法，对新浪微博2020年31万余条新冠疫情高频用户评论文本实施因果推断，以揭示新冠防疫遏制政策组合对公众的影响。［结果/结论］研究发现：（1）新冠防疫遏制政策组合的实施在2020年2月20日前后，造成微博用户公众情绪值显著下降0.07-0.12个单位，在2020年4月28日前后，也带来微博用户公众情绪值显著回升0.06-0.08个单位；（2）防疫政策组合对微博用户的认知与情绪影响具有异质性，涉及个体、具强制性的政策易引发网民热议且联动公众情绪显著下滑；（3）基于分析构建的政策干预用户热议主题用户情感异动因果链，能够起到溯因推断政策实施成效的作用。研究不仅为公共卫生政策评价的循数智治开拓了新思路，提出的方法也为公众导向的防疫实时监测增添新手段。

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