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 größerem Umfang als je zuvor online, da die Möglichkeiten für persönliche soziale Kontakte im täglichen Leben immer eingeschränkter wurden. Aus diesem Grund haben die Autoren des World Happiness Report drehte ihren Fokus 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, da Emotionen nicht nur interne Erfahrungen sind, sondern oft sozialer Natur sind. Aufgrund ihrer wertvollen sozialen Funktion werden Emotionen regelmäßig mit anderen Menschen geteilt und beeinflussen die Emotionen anderer Menschen. Zum Beispiel kann sich Glück über soziale Netzwerke ausbreiten und Gruppen von glücklichen und unglücklichen Menschen entstehen lassen.

Da soziale Medien die Kommunikation zwischen Millionen von Menschen über lange Zeiträume kontinuierlich erfassen, konnten Forscher diese Daten sammeln und die Emotionen und das Wohlbefinden von Einzelpersonen und Gesellschaften in neuen Maßstäben und Auflösungen verfolgen. 

Drei im Bericht vorgestellte Fallstudien belegen, dass Emotionsmessungen auf der Grundlage von Social-Media-Postings Emotionen auf gesellschaftsweiter Ebene nachverfolgen können. Diese aggregierten Maße scheinen genauer zu sein, um affektive Erfahrungen auf kürzeren Zeitskalen zu messen, wobei die Korrelationen am höchsten für kurzlebige Emotionen sind, die täglich gemeldet werden, und am niedrigsten für sich langsam ändernde Maße des Wohlbefindens wie Zufriedenheit mit dem Leben. 

Diese gesammelten Social-Media-Daten können verschiedene Forschungsfragen unterstützen, für die keine Umfragedaten verfügbar sind, wie z. B. retrospektive Analysen, Krisenforschung oder Studien zu Bevölkerungsgruppen, die mit Umfragen schwer zu erreichen sind. Die Autoren haben ein Beispiel für die Krisenforschung vorgestellt, bei dem Indikatoren für das emotionale Wohlbefinden in 18 Ländern während des COVID-19-Ausbruchs verwendet wurden. In den ersten fünf Wochen des COVID-19-Ausbruchs haben sie eine starke anfängliche Zunahme von Angstbekundungen auf Twitter beobachtet, die mit der Zunahme der Fälle und der Strenge der Maßnahmen verbunden sind. Etwas später zeigten Social-Media-Messungen emotionaler Ausdrücke eine allmähliche Zunahme der Traurigkeit und eine Abnahme der Wut, die begann, als die strengen Maßnahmen strenge Sperren beinhalteten. 

Die Besorgnis nahm allmählich ab, nachdem die Maßnahmen umgesetzt worden waren, was darauf hindeutet, dass sich die Menschen an die neuen Umstände gewöhnt hatten oder sich durch die Maßnahmen ihrer Regierungen beruhigt fühlten. Die Wutäußerungen ließen nach, als sich der Diskurs in den sozialen Medien von politisch polarisierten Diskussionen wegbewegte und sich auf COVID-19 konzentrierte. Traurigkeit schien stärker mit den Auswirkungen sozialer Distanzierungsmaßnahmen auf das Privatleben der Menschen verbunden zu sein und nur mit Todesfällen durch COVID-19 verbunden zu sein, als diese häufiger wurden.

Die im Bericht vorgestellten Korrelationsstudien deuten darauf hin, dass Social-Media-Daten Informationen über das emotionale Wohlbefinden der Einwohner dieser Länder in diesem frühen Pandemiestadium liefern. Zusammengenommen bieten Social-Media-Emotionsdaten einen Mehrwert neben repräsentativen Umfragen.

Die in der britischen Studie beobachteten Korrelationen lagen im Bereich der Korrelationen zwischen Umfragen, was darauf hindeutet, dass sich Social-Media-Daten als ergänzende Informationsquelle zu Emotionen eignen. Soziale Medien und Umfragedaten können möglicherweise einige einzigartige Informationen liefern, um Ergebnisse wie Anrufe bei Selbstmord-Hotlines, Krankenhausbesuche, Polizeianrufe oder Überdosierungsraten vorherzusagen. Zukünftige Forschungen könnten untersuchen, ob die Kombination dieser beiden Datenquellen dazu beitragen könnte, solche wichtigen Ergebnisse besser vorherzusagen und darauf zu reagieren.

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