是什么导致了危机讨论中情绪的升级？集体主义观念、讨论主题以及知乎平台上基于大型语言模型（LLM）的测量方法

《Frontiers in Psychology》：What drives emotional escalation in crisis talk? Collectivenism, topics, and LLM-assisted measurement on Zhihu

　　摘要

引言：本研究调查了2022年上海封锁期间在知乎（Zhihu）上表达的情绪反应，重点探讨了文化价值观（特别是个人主义和集体主义）对负面情绪强度的影响。

方法：通过结合GPT-3.5情感强度标注、价值观取向词典和K均值主题聚类方法，分析了3,881篇与COVID-19疫情相关的帖子。

结果：总体来看，讨论内容高度负面，集体主义倾向的帖子表达的负面情绪比个人主义倾向的帖子更为强烈，后者则更为中性或积极。此外，我们发现与医疗资源和COVID-19政策实施相关的主题加剧了负面情绪。“日常生活和工作”这一主题成为关键的调节因素，进一步放大了集体主义和个人主义之间的情绪差异，集体主义表现出更明显的负面情绪，而个人主义则表现出较为温和的情绪反应。

讨论：本研究将个人主义与集体主义纳入情绪强度的研究中，填补了现有文献的空白，并强调了政府和平台在处理高风险话题和吸引多元文化价值观群体时采取差异化沟通策略的潜力。

引言
COVID-19疫情通过严格的封锁措施引发了全球范围内深刻的情感反应。在中国，“动态零COVID”策略导致了严重的社会隔离（新华社，2022年），2022年上海的封锁（官方称为“静态管理”）就是例证——该措施限制了人们的流动超过两个月（曹，2022年；《The Paper》，2022年；周和朱，2022年）。在此期间，上海居民承受了巨大的负面情绪压力（张等，2022年）。这种负面情绪的激增与长期疫情造成的慢性压力密切相关。研究表明，反复的封锁措施显著加剧了个人的焦虑和担忧，导致心理健康状况持续恶化（Dhensa-Kahlon等，2025年；Shekriladze等，2022年）。到2022年，即中国实施严格疫情防控措施的第三年，公众已经感到极度疲劳。再加上疫情规模超过了2020年武汉疫情时期（刘和杜，2022年），负面情绪不可避免地变得普遍且强烈。

现有研究通常从文化价值观的角度探讨公共卫生危机期间的情绪反应，通常发现集体主义者更愿意遵守规定，体验到的负面情绪较少（例如，Ahuja等，2021年；Gong等，2022年）。然而，这些研究主要集中在疫情的早期阶段；在疫情后期，特别是在极端防控措施下，文化价值观与情绪反应之间的关系尚未得到充分探索。同时，频繁的封锁带来的情绪波动促使本研究超越了单纯的情绪普遍性，专注于情绪强度的探讨。以2022年上海封锁作为极端疫情后期的案例（赵等，2024年），本研究探讨了不同文化价值观取向对负面情绪强度的影响。通过分析来自知乎的3,881篇帖子（知乎是一个中国知名的问答平台，其用户大多受教育程度较高，倾向于进行深入分析性讨论，比微博服务更为深入），结合GPT-3.5情感标注、价值观取向词典和K均值聚类方法，研究发现文化价值观取向显著影响了情绪强度。值得注意的是，集体主义倾向的言论比个人主义倾向的内容表达了更强烈的负面情绪，尤其是在日常生活相关话题上，这些话题加剧了这种情绪差异。

本研究的重要性体现在两个方面：理论上，它将情绪强度纳入了个人主义与集体主义的框架，填补了在疫情后期长期持续压力下情绪强度变化的空白；实际上，它为政府机构和平台提供了采用文化定制的沟通策略的路线图，从而在大型危机中提高公共卫生信息传递的效果。

文化价值观与公共卫生危机
集体主义强调群体凝聚力和集体目标高于个人自主性（Hofstede，1980年，2011年；Schwartz，1990年），通常表现为层级社会中的相互依赖关系，强调群体内部的团结和对权威的尊重。相反，个人主义基于个人独立性的前提（Oyserman等，2002年），强调个人身份、权利和需求高于集体（Ting-Toomey和Dorjee，2018年）。因此，倾向于集体主义的个体通过他们的社会群体来定义自己，优先考虑集体目标，并表现出对集体规范和责任的强烈遵守（Triandis，2001年）。相比之下，倾向于个人主义的个体更加重视个人自由（Wei等，2024年），主要关注个人的得失（Li等，2019年）。这些概念作为基本的文化价值观，影响着生活的各个方面，从社会结构到个人偏好、态度和感知（Grossman和Varnum，2015年；Maravi等，2021年；Oyserman等，2002年；Rajkumar，2021年；Triandis，1995年）。这些价值观在不同地区存在显著差异。例如，西欧和北美的人口普遍表现出明显的个人主义倾向（Bond和Smith，1996年；Schulz等，2019年；Talhelm等，2014年），而大多数东亚国家则倾向于集体主义（Markus和Kitayama，2010年）。从历史上看，中国文化传统强调个体在集体中的融合，强调个人利益服从于集体福利；在利益冲突中，个人或其直接所属群体的需求应让位于更大的集体（Yang和Xu，2021年）。在像COVID-19这样的公共卫生危机中，这种差异尤为明显，尤其是在遵守预防措施方面。Wei等（2024年）观察到，在中国这样的集体主义社会中，个体更愿意遵守强制性的预防措施，这通常是由对集体效能的信念驱动的。相反，在美国这样的个人主义社会中，遵守措施与个人自我效能的相关性更强。Lu J. G.等（2021年）利用广泛的国际数据证明，即使控制了其他社会和人口统计变量，集体主义地区的口罩佩戴率也显著高于个人主义地区。同样，Cho等（2022年）发现集体主义与COVID-19传播率呈负相关，与预防行为的采纳呈正相关，部分归因于集体主义个体为公共利益而采取行动的社会压力。因此，文化价值观取向为理解对公共卫生措施的响应提供了关键的心理学框架。面对像COVID-19这样的集体威胁时，集体主义倾向于促进亲社会行为，包括积极配合政府指令、自我调节和协调的集体行动（Chen和Peng，2021年）。这突显了集体主义如何通过优先考虑基于道德和忠诚的关系——无论是家庭、组织还是整个社会——而不是个人经济利益来促进社会和谐（Cohen等，2016年；Sun，2008年）。

疫情期间情绪与文化价值观的互动
在COVID-19疫情期间，这些不同的文化价值观取向深刻影响了全球人口的日常生活和心理反应。集体主义在危机期间起到了重要的社会缓冲作用；具体来说，虽然疫情对日常生活造成的干扰普遍加剧了社会排斥感，但在集体主义文化中，这种负面效应比在更个人主义的文化中显著减弱（Zhou等，2025年）。这种社会韧性为个体的心理状态提供了更广泛的保护。研究表明，集体主义价值观有助于提升幸福感并减轻焦虑（Ahuja等，2021年；Ryff，2014年）。Gong等（2022年）发现，无论疫情相关的媒体消费模式如何，支持集体主义规范的个人报告的幸福感更高，焦虑感更低。相比之下，集体主义取向较弱的人即使在有限的媒体接触下也会经历更大的苦恼，这突显了文化价值观在维持情绪稳定中的基本作用。有趣的是，尽管集体主义与更高的感染风险感知相关——这是由更强的人际联系和群体意识驱动的——但这种感知到的脆弱性并不一定转化为实际的心理失调（Germani等，2020年）。尽管由于对集体的关注而感到更加“处于风险之中”，具有强烈集体主义联系的个体往往表现出更大的情绪韧性。然而，在疫情后期的上海全市封锁期间，公共讨论中充斥着强烈的负面情绪，包括焦虑、愤怒、恐惧和无助（张等，2022年；赵等，2024年）。这些发现表明，即使在通常被认为具有较强集体主义资源和社会韧性机制的背景下，高度限制性的公共卫生控制也会给个人带来巨大的情感压力和心理负担。这种转变可能源于防控政策的长期性和它们所产生的慢性累积压力。大量研究表明，封锁与整体心理健康和情感福祉的恶化有关，但这种模式很少是简单的“更负面”情感的线性趋势。更常见的是，与压力相关的指标在长时间内保持高位，并随着情况的变化而出现波动。Gori和Topino（2021年）的一项跨越一年的多波研究精确记录了这种时间和持续性的结合：某些症状随阶段变化而变化，其他症状相对稳定，规范-心理变量也会发生变化，强调了封锁后果的阶段性 and 累积性特征。重要的是，新兴文献区分了初始封锁和后续封锁，强调长期或反复的限制会加剧疲劳和耗竭。Shekriladze等（2022年）使用重复横断面设计比较了急性阶段和长期阶段，发现随着压力的延长，心理健康指标恶化，以计划为导向的应对方式下降，应对结构发生变化；在急性阶段成立的关联可能在长期压力下减弱或消失。这些证据支持了后期封锁情境的一个关键推论：公共讨论中的负面情绪不仅更为普遍，而且表达的强度和外在表达也更为强烈。来自英格兰家庭面板数据的纵向证据同样发现，反复实施的封锁对心理健康有显著影响，并指出了持续心理支持的需求（Dhensa-Kahlon等，2025年）。这些发现共同解释了为什么在疫情第三年进行前所未有的大规模封锁会伴随着公共讨论中负面情绪的加剧，并促使我们超越记录负面情绪的普遍性，转而研究负面情绪的表达强度。

在中国，文化价值观取向仍然是情绪强度的重要来源。虽然中国传统上被视为一个典型的集体主义社会，但快速的经济增长挑战了将东亚文化等同于集体主义、西方文化等同于个人主义的二元刻板印象。最近的研究表明，当代东亚社会的个人主义水平可能已经显著上升（Akaliyski等，2025年）。事实上，个人主义和集体主义并不是相互排斥的；相反，它们常常在同一社会或个体中共存，其相对重要性取决于具体情境的需求（Mo和Park，2023年）。例如，在疫情后期，由于公共空间的关闭导致的社会联系减弱，可能进一步加剧了个体主义表达的突出性（王等，2024年）。格鲁吉亚的案例进一步说明了这种文化混合的动态：尽管该国传统上被视为高度集体主义的，但社会转型和全球化促进了混合文化的形成，这在疫情期间尤为明显（Shekriladze等，2021年）。这表明，即使在表面上看是集体主义的背景下，情绪反应也表现出由文化价值观动态演变驱动的显著差异。在中国背景下，Xiao（2021年）进一步细化了个人主义与集体主义的框架，区分了其横向和纵向维度。在这种分类中，横向个人主义强调在平等条件下的自主性，而纵向个人主义将自主性与竞争和地位差异结合起来。横向集体主义强调相对平等的群体成员之间的相互依赖和凝聚力，而纵向集体主义将相互依赖与对群体内的层级、权威和不同角色的接受结合起来（Triandis等，1988年）。这个四因素框架表明，价值观取向从基于同伴的自主性和凝聚力到基于地位的竞争和义务，系统地影响了个体对公共卫生危机期间的保护建议的态度、担忧程度和更广泛的心理反应。

对于本研究而言，这一视角尤为重要：当关注的结果是负面情绪强度时，文化取向应被视为重塑压力评估和关系体验的机制，而不仅仅是一个用来比较“更积极”与“更消极”情绪的类别标记。这种框架也强化了我们的核心实证主张，即晚期封锁时期的讨论特别容易出现加剧的情感表达——在2022年的封锁环境中，强度而非单一的价值观成为了更具有诊断意义的结果。基于这样的前提，即社会内的价值取向可能会根据不同的情境而有所差异并表现出不同的形式，本研究首先旨在明确文化价值观与负面情绪强度之间的一般关系。然而，鉴于公共卫生危机涉及多种不同的问题（Zhao等人，2020年），具体的讨论主题可能成为这种关系的关键边界条件。先前的研究已经确定了COVID-19讨论中的不同主题（Lu Y.等人，2021年），并观察到不同对象的情感反应存在显著差异（Chen和Xu，2024年）。因此，本研究调查了文化价值观的调节效应是否对讨论的具体主题敏感。

研究提出以下问题：
RQ1：在2022年上海封锁期间，文化价值取向（个人主义和集体主义）如何影响在中国社交媒体上表达的负面情绪的强度？
RQ2：不同的讨论主题如何调节这些文化价值取向与负面情绪强度之间的关系？

**方法**
**案例选择**
2022年的上海封锁因其前所未有的规模和政策的严格性而成为本研究的代表案例。从2022年3月28日到6月1日，该市实施了全市范围的“静态管理”，期间感染人数超过了60万例（Cao，2022年；Zhou和Zhu，2022年）。这一波疫情的规模超过了2020年武汉最初的爆发（Liu和Du，2022年）。在此期间，该市实施了“三暂停”（暂停面对面工作、非必要商业运营以及出租车/网约车服务）和“三不准”（不准聚集、不准外出、不准离开家）（The Paper，2022年）。这些限制的强度创造了一个高压环境，使得关于防疫措施以及坚持“与病毒共存”策略的公共讨论两极分化（Lamb，2022年）。此外，这些政策所导致的长期隔离迫使集体公共卫生责任与个人自由之间产生了冲突。这为研究公众对公共卫生政策的情感倾向及其背后的文化维度提供了一个自然的环境。

**数据收集**
本研究的数据来自Zhihu，这是一个类似于Quora的中国问答平台，用户在这里分享和寻求知识，通常认为该平台专业且可信。在Zhihu上，用户可以通过提问或发起话题来启动讨论，其他用户可以通过提供答案或发表评论参与进来。用户可以选择匿名发布。研究表明，Zhihu的用户群体主要是中产阶级，大约80%的用户拥有学士学位或更高学历（Zhang，2020年）。通过对社会政治话题的讨论，Zhihu已成为中国数字公民参与的重要平台（Peng等人，2022年）。自COVID-19大流行以来，Zhihu上出现了大量关于中国防控政策的讨论。与Weibo（一个类似于Twitter的微博服务）等其他 Chinese 社交媒体平台相比，Zhihu上的帖子往往较长，用户通常会进行更详细的解释和分析（Ru和Hu，2016年）。因此，Zhihu上的讨论对于本研究来说是非常有价值的数据来源。为了收集与动态零COVID政策相关的全面数据集，我们使用“动态零COVID”和“病毒，共存”等关键词在Zhihu上进行了搜索，并使用Python脚本爬取了所有返回的问题和答案。数据爬取工作于2022年6月8日完成，共收集到70个相关讨论帖子，包含总共7,687个回答。

为了确保分析准确反映了封锁期间的讨论情况，我们根据上海封锁的正式开始和结束日期对数据进行了过滤。具体来说，我们仅保留了2022年3月28日至6月1日期间发布的帖子。经过严格的时间过滤、去重以及删除空白条目后，最终得到了3,881个独特文本用于分析。数据编译完成后，通过移除HTML标签、表情符号以及广告或样板文本等无信息内容对文本进行了清理。标点符号、人称代词和功能词被保留下来，因为它们可以为后续的分析步骤提供重要的语义线索。

**文化价值取向的标注**
为了识别讨论中的文化价值取向，我们关注了集体主义和个人主义这两种对立的构建（见表1）。借鉴Hofstede的文化维度框架和相关跨文化价值观的文献，我们开发了一个主题词典，旨在捕捉每种取向特有的语言和概念指标（详见表2）。该词典包含五个分析类别，每个类别代表了一组有助于区分集体主义和个人主义表达的独特话语特征：

| 维度 | 个人主义 | 集体主义 |
|---------------|-----------------|-----------------|
| 核心重点 | 个人目标、自由、权利和独立 | 团体或社会利益、和谐、责任和义务 |
| 典型语言线索 | “我”、“我的选择”、“个人决定”、“个人自由” | “我们”、“群体利益”、“团队合作”、“社会责任”、“集体目标” |
| 基本价值判断 | 关注自我实现和最大化个人利益 | 关注共同利益、社会和谐和整体福祉 |

**表2：个人主义与集体主义的维度**
| 类别 | 集体主义 | 个体主义 |
|--------------|-----------------|-----------------|
| 代词 | 我们、每个人、群体、集体、社会、团队 | 我、个体、自我、我的决定、个人自由 |
| 责任和义务 | 共享责任、社会责任、互助、团结、牺牲个人利益 | 个人选择、隐私权、言论自由、个人需求 |
| 目标和核心概念 | 整体福祉、公共利益、共同目标、群体价值 | 自我实现、最大化个人利益 |
| 话语特征 | 强调团结、相互支持、维护共同利益 | 强调个人意志、独立性、个人责任（而非集体约束） |

根据价值取向对帖子进行标注的过程结合了自动化分析和手动判断，以确保可扩展性和可靠性。使用Python脚本来对每个文本进行分词，并根据词典中的关键词频率计算两个原始分数：集体主义得分和个人主义得分。最初，在得分计算中五个分析维度各占相同的权重。得分差异大于或等于2的帖子被自动标记为“集体主义”或“个人主义”。

为了根据价值取向对帖子进行标注，我们使用Python脚本来分词并计算两个原始分数：Collectivism_score=∑d=1wd×hitsd,collectivism（1）和Individualism_score=∑d=1wd×hitsd,individualism（2）。在公式1和2中，wd代表表2中指定的每个维度的预定义权重（目前设置为1），hitsd表示在相应维度内识别的与相应文化价值取向（集体主义或个人主义）相关的关键词数量。得分差异显著的帖子（例如，得分差异≥2）被自动标记，而得分模糊的帖子（例如，两种取向的得分相同或都很低）则被标记为需要手动审查。此外，得分较低或平衡的文本条目——如得分相同、整体关键词密度低或关键词来自对立价值取向的共现——也被标记为需要手动审查。两名双语编码员独立评估每个被标记的帖子，考虑了包括讽刺、否定、叙述框架和修辞手法在内的上下文因素。编码员之间的分歧通过讨论解决，使用Cohen’s Kappa系数评估了编码员之间的可靠性，得出的Cohen’s Kappa系数为0.82，表明了一致性很高，从而确保了标签的一致性。经过这一过程后，每个帖子被赋予了最终标签：集体主义（主要反映集体价值观）或个人主义（主要反映个人价值观）。原始的数值分数被保留下来，以便进行进一步的定量分析，例如基于价值取向的回归建模或聚类分析。

**情感分析**
最近的研究强调了大型语言模型（LLMs）在各种文本标注任务中的出色表现，包括情感分析（T?rnberg，2023年；Wang等人，2023年；Ziems等人，2024年；Zhang等人，2023年）。本研究使用“gpt-3.5-turbo”模型来分类3,881条社交媒体帖子中表达的负面情绪的强度。情绪强度被分为三个等级：1=不负面，2=负面，3=强烈负面。为了确保输出的确定性及一致性，模型的温度参数被设定为0。尽管LLMs在基本的情感极性分类（例如，正面/负面/中性）方面表现可靠（Wang等人，2023年；Wei和Liu，2025年），但在更细致的任务中（如分类情感强度的有序等级）其效果可能有限（Zhang等人，2023年）。为了提高强度分类的性能，本研究采用了少样本学习策略，在提示中嵌入了为每个强度等级预先标注的示例文本，以指导模型进行更准确和一致的标注。为此任务设计的提示包括三个核心部分：（1）文本数据源的上下文描述，（2）明确的分类指令，以及（3）由人类编码员预先标注的每个情感强度等级的示例文本。完整的提示结构如下：
“这些文本来自于2022年3月至6月上海实施静态管理期间的社交媒体讨论，当时是因为COVID-19疫情。这些数据用于分析用户的情感表达。评估这些文本中的负面情绪强度将有助于我们更好地理解和评价公众对于疫情期间疫情控制政策的情感反应。”

**标签定义：**
1. 不负面。
2. 负面。
3. 强烈负面。

**文本：**
无论中央政府发布什么政策，我都会全力支持和遵守。如果国家要求我隔离，我就隔离。如果国家说零COVID是好的，那么零COVID就是好的。如果国家说共存是好的，那么共存就是好的。我遵循国家的任何指示。

**标签：1……**
请根据负面情绪的强度对以下文本进行分类，并仅输出标签：……

**验证LLM的标注性能**
两位作者独立标注了随机选出的200条帖子样本。这些人类标注者之间的Cohen’s Kappa系数为0.84，表明了高度的一致性。使用这种少样本学习设置（每个强度等级提供四个示例，见表3），GPT模型的准确率为75.5%，宏平均F1得分为0.75，当与人类标注的测试集进行比对时。这些性能指标被认为适用于本研究中的后续分析。

**表3示例文本**
1. 无论中央政府发布什么政策，我都会全力支持和遵守。如果国家要求我隔离，我就隔离。如果国家说零COVID是好的，那么零COVID就是好的。如果国家说共存是好的，那么共存就是好的。我遵循国家的任何指示。
（不负面）

他们说国外没有人死亡或生病，但实际上医院床位已经紧缺，人们不得不自己购买药品，如果并发症处理不当，甚至可能带来心理健康问题。

2. 我听说COVID会导致阳痿和脑萎缩！！！如果你这么渴望与病毒共存，那就买张机票去国外生活吧！

3. 我听说COVID会导致阳痿和脑萎缩！！！如果你这么渴望与病毒共存，那就买张机票去国外生活吧！

**文本聚类**
本研究使用K-means无监督聚类算法根据内容相似性对3,882条文本进行了分组。文本使用词嵌入（向量）表示，以捕捉语义特征，使算法能够将相似的文本分配到同一个簇中。通过肘部方法（elbow method）确定了最佳簇的数量，该方法分析了不同簇数（k）下的平方误差和（SSE）之和（Su和Dy，2004年）。通过检查每个簇的代表性关键词和样本文本来确定每个簇的主导主题。

**结果**
**描述性统计**
在分析的3,881条帖子中，1,923条被归类为反映集体主义文化价值观，1,958条被归类为反映个人主义价值观。关于情绪强度，LLM的标注表明，在上海封锁期间（称为“静态管理”）关于动态零COVID政策的公共讨论主要是负面的。总体而言，80.2%的帖子被标记为“负面”或“强烈负面”（表4）。表4显示了各种变量的类型和类别以及总数（N）。变量类型包括个人主义（n%）和集体主义（n%），以及其他预测变量，如文化价值观取向（3,881，50.5% vs 1,923，49.5%）、医疗资源（3,357，42.9% vs 476，57.1%）、COVID-19防控措施的实施（2,547，50.0% vs 1,274，50.0%）、通用科学知识（1319，71.0% vs 38，29.0%）、日常工作和生活（370，63.5% vs 135，36.5%）等。

负面情绪强度：
- 非负面：767（61.0%）；负面：178（51.0%）；强烈负面：1,330（43.7%）

关键变量的频率和百分比分布如下。

文本被分为四个类别（表5）：
- 第1类：主要讨论COVID-19防控措施的好处以及行政人员在实施这些措施时所面临的问题和批评。
- 第2类：主要表达对“动态零COVID”政策下医疗资源可能短缺和分配不均的担忧。
- 第3类：从科学、生物和历史的角度探讨病毒根除的可行性。
- 第4类：聚焦个人在疫情期间的生活和工作状况，用户分享来自不同地区的日常经历。

表5展示了每个讨论主题下的高频词汇和代表性样本文本。

结果变量显示，与“医疗资源”相关的帖子表现出最强烈的负面情绪；而关于科学知识和日常生活经历的帖子则情绪较为温和。值得注意的是，体现集体主义文化价值观的帖子始终显示出更高的负面情绪强度，尤其是在“强烈负面”类别中。

序数逻辑回归分析显示，文化价值观取向对负面情绪强度有显著影响。在控制了其他变量后，个人主义文化价值观并未显著预测负面情绪的强度。然而，进一步分析表明，与集体主义文化价值观相关的帖子表达中性或积极情感的概率更高，而集体主义文化价值观相关的帖子表达强烈负面情感的概率更高。

总之，这项研究揭示了文化价值观、讨论主题和个体差异如何影响社交媒体上负面情绪的表达强度，并探讨了这些因素之间的相互作用。本研究的结果与先前的研究发现一致，即关于疫情预防政策的公共讨论往往伴随着强烈的负面情绪，包括怀疑、抵抗以及对这些措施本身的不信任（Chen和Xu，2024年）。然而，与负面情绪反应最密切相关的主题是“医疗资源”。在强调集体主义的文本中，人们的担忧主要集中在大规模疫情爆发可能会压垮医疗系统的恐惧上：“我们目前的医院床位容量仅足以满足常规医疗需求，而现在我们必须为大量的新冠重症患者腾出床位……”相比之下，强调个人主义的文本更可能表达对资源分配不当的挫败感，这些资源被用于疫情控制而牺牲了其他患者的需求：“我们什么时候才能保护好医院，让有限的医疗资源真正用于帮助重症患者？医疗资源已经被疫情措施消耗掉了。真正需要护理的人被排除在医院之外。”

此外，本研究强调了讨论主题在文化价值观与负面情绪强度之间关系的调节作用，这是我们工作的主要贡献之一。“日常生活和工作”这一主题作为一个重要的调节因素，显著放大了文化取向的影响。具体来说，在这一主题背景下，强调集体主义的言论比个人主义的言论更有可能表达高度负面的情绪。除了日常生活主题外，“抗击COVID-19措施的实施”这一类别也显示出明显的条件性边际效应。然而，这里的情感模式是独特的。集体主义言论并不是在所有负面情绪水平上都普遍增加，而是特别倾向于表达强烈的负面情绪。这种集体主义者在两个主题上表现出更高的负面情绪，可能源于他们对集体利益的根本重视以及对公共卫生规定的遵守（Chen等人，2021年；Mo和Park，2023年；Wei等人，2024年）。正如我们的数据集所反映的，集体主义表达通常体现了对中国动态零新冠政策及其严格防控策略的坚定支持。因此，当公众在疫情后期开始表现出疲劳或怀疑时（这种现象实际上表现为通过偏离共同行为规范而产生的“道德脱离”），集体主义者会以更加强烈的负面情绪作出反应。这种反应可能代表了对集体安全受到威胁的道德愤慨。

“日常生活和工作”这一主题进一步通过全球疫情经验的视角展示了这种文化差异。虽然这个类别包含了来自不同地区的用户分享他们的个人日常生活，但这些叙述基本上都处于各自国家截然不同的防疫政策背景下。因此，即使是关于日常活动的讨论也不可避免地集中在这些政策的影响上。我们的分析显示，强调集体主义的文本经常表达对其他地区放宽限制的不满，同时倡导继续遵守国内政策以保护弱势群体：“德国在四月全面重新开放。我仍然不想感染，但我想在某个时候这是不可避免的。由于家里有三位未接种疫苗的老年家庭成员，我真的不能说支持重新开放。”相反，在这种背景下，强调个人主义的文本则表现出更为温和甚至积极的情感基调。他们更倾向于优先考虑恢复个人自主权和行动自由，而不是集体感染风险。这些人将回归“正常生活”视为抵抗疫情相关压力的主要缓冲：

从实际角度来看，这项研究为完善公共卫生危机期间的风险沟通策略提供了实证基础。其发现使政府机构能够更好地预见到危机不同阶段不同公众群体的担忧和期望。通过识别高风险话题和容易产生强烈情绪困扰的价值观驱动的受众群体，政策制定者和媒体组织可以制定更加有针对性、及时和透明的信息传递方式。这样的定制化沟通有助于缓解极端的情绪反应，并促进更有效的舆论管理。

总结来说，本研究使用了基于GPT-3.5的情绪强度标注、基于词汇表的价值观取向分类以及K-means主题聚类方法，分析了2022年上海“静态管理”期间的3,881篇Zhihu帖子。研究发现公众讨论中普遍存在高水平的负面情绪。文化价值观取向显著影响了负面情绪的强度：反映集体主义价值观的文本更容易表达高度负面的情绪，而反映个人主义价值观的文本则倾向于中性或积极的表达。此外，“医疗资源”和“抗击COVID-19措施的实施”这些话题与更强烈的负面情绪相关。主题也调节了文化价值观的影响，“日常生活和工作”这一主题放大了不同价值观取向之间的情绪差异。这些结果将个体主义–集体主义框架融入情绪研究中，解决了关于情绪强度的空白问题，并为危机期间的差异化沟通策略提供了实践性的见解。

总的来说，先前的证据和我们的发现支持了一种修正的观点，即长期限制如何导致强烈的负面情绪。持续的封锁条件可能会将不确定性和资源紧张转化为一种长期的背景，而不仅仅是短暂的冲击。因此，公众的情绪不仅仅是对于离散事件的即时反应；它们还反映了长期限制和反复政策调整的累积体验。关于反复封锁的研究表明，随着压力持续的推移，心理功能更有可能转向疲劳和耗竭，同时应对策略也会发生结构性重组：在急性阶段更为计划性和行动导向的应对策略可能在长期压力下减弱（Dhensa-Kahlon等人，2025年；Shekriladze等人，2022年）。在这个扩展阶段，以情绪为中心的应对——特别是寻求和提供情感支持——可能变得更加重要，因为它有助于缓解长期压力，并帮助个体管理疲劳和控制的减弱。

在这种背景下，我们数据中观察到的价值观取向差异可以理解为同一高压环境内的不同意义构建方式。集体主义倾向的言论突出了共同的义务和规范秩序；当讨论集中在医疗资源或政策实施等高风险问题上时，这种取向更容易引发道德化的评估和强烈的表达，从而提高了负面情绪的强度。相比之下，个人主义倾向的言论更加强调个人边界和自我调节，因此更可能表现为中和或相对克制的情绪表达。这种解释与先前的证据一致，即文化取向作为过程变量进入应对–情绪的关联中，而不仅仅是背景特征（Shekriladze等人，2021年；Xiao，2021年）。这也与跨文化研究发现相呼应，即文化背景决定了人们如何将感知到的中断转化为关系体验，从而影响情绪表达（Zhou等人，2025年）。

需要承认的是，这项研究的发现存在几个局限性。首先，在数据来源和收集方面，分析完全依赖于Zhihu的数据。尽管Zhihu是中国主要的知识平台，但社交媒体生态系统高度碎片化和多样化。缺乏跨平台比较限制了这些结果在其他环境（如Weibo）的普遍性，因为在这些平台上用户人口统计、审查强度和讨论规范可能存在显著差异。其次，方法论上的一个限制涉及分析的数据类型。当前的情绪强度标注仅限于文本内容，从而忽略了图像、表情符号和模因等非文本元素，而这些在当代在线讨论中越来越普遍且具有强大的情感影响力。未来的研究将受益于多模态分析，以更全面地捕捉数字通信的完整情感图景。第三，从数据类型扩展到概念测量，本研究中采用的情感分类主要关注负面情绪的强度。通过将情绪分为非负面、负面和强烈负面三类，这种单向方法存在概念上的局限性，因为它将中性和积极的情感归为一个“非负面”类别。这种对负面情绪强度的偏见可能阻碍了识别文化价值观如何影响乐观情绪的表达。未来的研究应该采用更加平衡的双向情感量表，探讨文化取向是否对积极情绪的表达也有类似的调节作用。此外，由于我们的价值观取向测量是从帖子中的语言推断出来的，而不是基于受访者的家庭背景，我们无法直接测试照顾责任或对大家庭福利的关切是否解释了集体主义倾向言论中观察到的更强烈的负面情绪。未来的工作可以操作化与照顾相关的线索（例如，对老年人护理、依赖家庭成员和照顾任务的提及），在伦理可行的情况下结合家庭结构指标，或将平台文本与基于调查的测量方法联系起来，以更直接地评估这一机制。

最后，一个重要限制在于不同主题类别之间声明分布的不均衡。“抗击COVID-19措施的实施”这一类别提供了大量的数据，而“日常生活和工作”（n=370）和“一般科学知识”（n=131）这些类别的样本量相对较小。在“一般科学知识”情况下，有限的样本可能导致统计功效不足，无法检测潜在的交互效应。尽管“日常生活和工作”的样本量足以产生统计上显著的交互效应，但这些陈述相对于政策相关讨论的相对稀少性表明，这些结果应谨慎解读。这种类别大小的不平衡可能会影响模型的稳定性，并限制文化差异在所有类型疫情相关主题中的普遍性。