解码社交媒体上的公众情绪与认知:气候变化实时响应的计算分析及其对心理健康与环保行为的启示

【字体: 时间:2025年10月13日 来源:Journal of Medical Internet Research 6

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  本研究通过结合微博数据与气象数据,创新性地分析了公众对气候变化的实时情绪与认知响应。研究人员发现极端高温天气会导致更负面的情绪健康状态,并通过影响认知策略(如思维模式与社会联结)间接降低亲环境行为倾向。该研究为利用社交媒体大数据监测气候心理影响、制定针对性沟通策略提供了重要实证依据,对促进公众心理健康及推动气候行动具有重要意义。

  
气候变化不仅是环境问题,更是严峻的公共卫生挑战。越来越多的证据表明,气候变化相关事件——无论是长期缓慢的温度上升,还是突发的极端天气(如热浪、洪水)——都与一系列心理健康问题密切相关,包括抑郁、焦虑甚至自杀风险上升。然而,现有研究多依赖于横断面调查或临床结局指标,难以捕捉公众对气候变化实时、细微的情绪反应,更缺乏对其背后认知机制及行为影响的深入探讨。
为了填补这一空白,来自香港大学公共卫生学院的徐玉灿(Yucan Xu)、袁杰胡(Jiehu Yuan)、李思佳(Sijia Li)及廖秋燕(Qiuyan Liao)合作开展了一项创新研究。他们综合利用社交媒体大数据、气象监测数据和区域脆弱性指标,旨在实时解码中国公众在讨论气候变化时所表达的情绪状态、认知处理模式及其与亲环境行为倾向的关联。该研究近期发表在《Journal of Medical Internet Research》。
研究团队主要依托三类数据源和关键技术方法:其一,从美国国家海洋和大气管理局(NOAA)获取气象数据,构建了极端高温日、温度变化等多个气象指标;其二,从新浪微博平台爬取并筛选出与气候变化相关的中文帖子,利用经过验证的中文简化版语言 inquiry 与词计数(SC-LIWC)词典进行心理语言学分析,量化情绪健康、认知反应(如思维风格、社会联结性和体感体验)及亲环境倾向;其三,结合区域级脆弱性指标(如人口密度、暴露指数、敏感性与适应能力),并通过IP地址实现省一级的跨数据集匹配与对齐。统计分析则包括相关分析、结构方程模型(SEM)以及多层次回归,以检验气象指标如何通过认知中介因子影响情绪,并最终预测环保行为。
研究结果揭示了一系列有价值的现象:
气象因素与人群情绪反应及认知处理的相关性
极端高温天气与更负面的情绪健康显著相关,而极端低温天则与更积极的情绪相关。同时,高温天气还与更高水平的焦虑、愤怒和悲伤得分相关。在认知与行为层面,极端热天导致更倾向于直觉型思维模式、更低的社会联结性和更高的体感体验,并降低了亲环境行为倾向。
按季节划分的气候变化相关情绪健康
即使在控制季节因素后,极端高温仍然显著预测更差的情绪健康。分析还发现了季节与温度变化之间的交互效应:与春季相比,夏季的温度上升与显著更高水平的负面情绪健康相关。
按区域脆弱性划分的气候变化相关情绪健康
人口密度是一个重要调节因素:在极端高温天,高人口密度地区比低密度地区表现出更差的情绪健康;而在较冷天,高密度地区反而情绪健康水平更高。此外,较高的暴露指数也与更负面的情绪健康相关。
三种认知反应的中介作用
通过结构方程模型(SEM)验证了三条中介路径的存在:极端热天导致更少的社交联结、更多的体感体验和更偏向直觉的思维风格,其中前两者进一步与更差的情绪健康相关。然而,体感体验本身却与更好的情绪健康正相关,研究者推测这可能是因为在社交媒体分享体感经历本身是一种积极的应对策略。
气候变化对亲环境倾向的影响
极端热天直接降低了公众采取亲环境行为的倾向(OR=0.802)。在控制情绪健康后,这种影响有所减弱(OR=0.903),而当进一步加入认知反应变量后,极端热天的直接影响变得不显著。这表明,气象因素对亲环境行为的影响主要是通过影响情绪与认知策略而间接实现的。在所有认知变量中,社会联结性是最突出的预测因子(OR=1.432),分析型思维和体感体验也对亲环境行为有轻微正向影响。此外,高敏感性会降低亲环境行为的概率,而高适应能力则增加该倾向。
综上所述,这项研究系统性地揭示了气候变化——尤其是极端高温——不仅直接损害公众的情绪健康,还会通过改变人们的认知处理策略(如减少社会联结、促发直觉思维)进一步加剧负面情绪,并最终抑制亲环境行为。这一发现对气候传播与公共健康干预具有重要启示:在气候沟通中,应多采用分析型、联结性的语言策略,鼓励公众分享体感体验,以增强其情绪调节与意义聚焦的应对能力;同时,需特别关注高风险区域(如人口密集、暴露度高的地区)和季节(夏季),制定有针对性的心理保护措施。尽管研究存在一定局限——如微博用户样本的代表性问题和因果推断的约束——但它为利用社交媒体大数据实时监测公众心理、评估气候政策影响提供了强有力的方法论框架和实证基础。未来研究可进一步结合纵向数据与其他社交平台,深入探索气候情绪与亲环境行为之间的非线性关系,为构建更具韧性的气候应对共同体提供科学支持。
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