: red de perfiles emocionales mejorada en la época de COVID-19
Autores: Stella, Massimo; Restocchi, Valerio; De Deyne, Simon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
: red de perfiles emocionales mejorada en la época de COVID-19
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Pandemia
Redes sociales
Perfil emocional
Italia
Confinamiento
Carga psicológica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
La pandemia de COVID-19 obligó a los países de todo el mundo a tomar medidas sin precedentes, como bloqueos a nivel nacional. Para comprender adecuadamente las repercusiones emocionales y sociales, es necesaria una reconstrucción a gran escala de cómo las personas percibieron estos eventos inesperados, lo cual actualmente falta. Abordamos esta brecha a través de las redes sociales presentando MERCURIAL (Redes de Co-ocurrencia Multicapa para el Perfilado Emocional), un marco que explota las redes lingüísticas de palabras y hashtags para reconstruir el discurso social que describe eventos del mundo real. Utilizamos MERCURIAL para analizar 101,767 tweets de Italia, el primer país en reaccionar ante la amenaza de COVID-19 con un bloqueo nacional. Los datos fueron recopilados entre el 11 y el 17 de marzo, inmediatamente después del anuncio del bloqueo italiano y la OMS declarando a COVID-19 como una pandemia. Nuestro análisis proporciona ideas únicas sobre la carga psicológica de esta crisis, centrándose en la (i) campaña oficial italiana para la auto cuarentena, (ii) bloqueo nacional y (iii) denuncia social. Nuestra exploración revela la aparición de perfiles emocionales complejos, donde la ira y el miedo (hacia los debates políticos y las repercusiones socioeconómicas) coexistían con la confianza, la solidaridad y la esperanza (relacionadas con las instituciones y las comunidades locales). Discutimos nuestros hallazgos en relación con problemas de bienestar mental y mecanismos de afrontamiento, como la instigación a la violencia, el duelo y la solidaridad. Sostenemos que nuestro marco representa un termómetro innovador del estado emocional, una herramienta poderosa para que los responsables de políticas evalúen rápidamente los sentimientos en audiencias masivas y diseñen respuestas apropiadas basadas en datos cognitivos.
Descripción
La pandemia de COVID-19 obligó a los países de todo el mundo a tomar medidas sin precedentes, como bloqueos a nivel nacional. Para comprender adecuadamente las repercusiones emocionales y sociales, es necesaria una reconstrucción a gran escala de cómo las personas percibieron estos eventos inesperados, lo cual actualmente falta. Abordamos esta brecha a través de las redes sociales presentando MERCURIAL (Redes de Co-ocurrencia Multicapa para el Perfilado Emocional), un marco que explota las redes lingüísticas de palabras y hashtags para reconstruir el discurso social que describe eventos del mundo real. Utilizamos MERCURIAL para analizar 101,767 tweets de Italia, el primer país en reaccionar ante la amenaza de COVID-19 con un bloqueo nacional. Los datos fueron recopilados entre el 11 y el 17 de marzo, inmediatamente después del anuncio del bloqueo italiano y la OMS declarando a COVID-19 como una pandemia. Nuestro análisis proporciona ideas únicas sobre la carga psicológica de esta crisis, centrándose en la (i) campaña oficial italiana para la auto cuarentena, (ii) bloqueo nacional y (iii) denuncia social. Nuestra exploración revela la aparición de perfiles emocionales complejos, donde la ira y el miedo (hacia los debates políticos y las repercusiones socioeconómicas) coexistían con la confianza, la solidaridad y la esperanza (relacionadas con las instituciones y las comunidades locales). Discutimos nuestros hallazgos en relación con problemas de bienestar mental y mecanismos de afrontamiento, como la instigación a la violencia, el duelo y la solidaridad. Sostenemos que nuestro marco representa un termómetro innovador del estado emocional, una herramienta poderosa para que los responsables de políticas evalúen rápidamente los sentimientos en audiencias masivas y diseñen respuestas apropiadas basadas en datos cognitivos.