Nutzung von Social-Media-Daten zur Erfassung von Emotionen vor und während COVID-19

Während der COVID-19-Pandemie verlagerte sich unser soziales Leben in einem größeren Ausmaß als je zuvor ins Internet, da die Möglichkeiten für persönliche soziale Kontakte im täglichen Leben zunehmend eingeschränkt wurden. Aus diesem Grund haben die Autoren des World Happiness Report drehte ihren Fokus darüber, was man aus der Analyse von Textdaten in sozialen Medien über die emotionalen Erfahrungen und das Wohlbefinden von Menschen lernen kann. 

Solche Daten sind für die Emotionsforschung relevant, weil Emotionen nicht nur innere Erfahrungen sind, sondern oft sozialer Natur. Aufgrund ihrer wertvollen sozialen Funktion werden Emotionen regelmäßig mit anderen Menschen geteilt und beeinflussen so die Emotionen anderer Menschen. So kann sich beispielsweise Glück über soziale Netzwerke verbreiten und Gruppen glücklicher und unglücklicher Menschen bilden.

Da in den sozialen Medien die Kommunikation zwischen Millionen von Menschen über lange Zeiträume hinweg kontinuierlich aufgezeichnet wird, ist es Forschern gelungen, diese Daten zu sammeln und die Emotionen und das Wohlbefinden von Einzelnen und Gesellschaften in neuen Größenordnungen und mit neuer Auflösung nachzuverfolgen. 

Drei im Bericht vorgestellte Fallstudien belegen, dass Emotionsmessungen auf der Grundlage von Social-Media-Postings Emotionen auf gesamtgesellschaftlicher Ebene verfolgen können. Diese aggregierten Messungen scheinen für die Messung affektiver Erfahrungen in kürzeren Zeiträumen genauer zu sein, wobei die Korrelationen bei kurzlebigen Emotionen, die täglich gemeldet werden, am höchsten und bei sich langsamer ändernden Maßen des Wohlbefindens wie der Lebenszufriedenheit am niedrigsten sind. 

Diese gesammelten Social-Media-Daten können verschiedene Forschungsfragen unterstützen, für die keine Umfragedaten zur Verfügung stehen, wie etwa retrospektive Analysen, Krisenforschung oder Studien zu Bevölkerungsgruppen, die mit Umfragen nur schwer zu erreichen sind. Die Autoren haben ein Beispiel für Krisenforschung vorgestellt, bei dem sie Indikatoren für emotionales Wohlbefinden in 18 Ländern während des COVID-19-Ausbruchs verwendeten. Während der ersten fünf Wochen des COVID-19-Ausbruchs haben sie auf Twitter zunächst einen starken Anstieg der Angstbekundungen beobachtet, der mit dem Anstieg der Fälle und der Strenge der Maßnahmen zusammenhängt. Etwas später zeigten Social-Media-Messungen emotionaler Äußerungen einen allmählichen Anstieg der Traurigkeit und einen Rückgang der Wut, der begann, als die Strengemaßnahmen strenge Ausgangssperren umfassten. 

Die Angst nahm nach der Umsetzung der Maßnahmen allmählich ab. Dies lässt darauf schließen, dass sich die Menschen an die neuen Umstände gewöhnten oder sich durch die Maßnahmen ihrer Regierungen beruhigt fühlten. Die Wutausbrüche nahmen ab, als sich der Diskurs in den sozialen Medien von politisch polarisierten Diskussionen abwandte und sich auf COVID-19 konzentrierte. Traurigkeit schien stärker mit den Auswirkungen der Maßnahmen zur sozialen Distanzierung auf das Privatleben der Menschen verbunden zu sein und erst mit Todesfällen durch COVID-19 in Verbindung zu stehen, als diese häufiger auftraten.

Die im Bericht vorgestellten Korrelationsstudien legen nahe, dass Social-Media-Daten Informationen über das emotionale Wohlbefinden der Bewohner dieser Länder in dieser frühen Phase der Pandemie liefern. Zusammengenommen bieten Social-Media-Emotionsdaten einen Mehrwert, der repräsentative Umfragen ergänzt.

Die von den Forschern in der britischen Studie beobachteten Korrelationen lagen im Bereich der Korrelationen zwischen Umfragen, was darauf schließen lässt, dass Social-Media-Daten als ergänzende Informationsquelle über Emotionen geeignet sind. Social-Media- und Umfragedaten könnten möglicherweise einzigartige Informationen liefern, um Ergebnisse wie Anrufe bei Selbstmord-Hotlines, Krankenhausbesuche, Polizeieinsätze oder Überdosisraten vorherzusagen. Zukünftige Forschung könnte untersuchen, ob die Kombination dieser beiden Datenquellen dabei helfen könnte, solche wichtigen Ergebnisse besser vorherzusagen und darauf zu reagieren.

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