Utiliser les données des réseaux sociaux pour capturer les émotions avant et pendant le COVID-19

Pendant la pandémie de COVID-19, nos vies sociales se sont déplacées plus que jamais en ligne, les possibilités de contacts sociaux en face-à-face dans la vie quotidienne étant devenues de plus en plus limitées. Pour cette raison, les auteurs du World Happiness Report ont tourné leur attention sur ce que l'on peut apprendre sur les expériences émotionnelles et le bien-être des gens en analysant des données textuelles sur les réseaux sociaux. 

De telles données sont pertinentes pour la recherche sur les émotions, car les émotions ne sont pas seulement des expériences internes mais sont souvent de nature sociale. Compte tenu de leur fonction sociale précieuse, les émotions sont régulièrement partagées avec d’autres personnes, influençant les émotions des autres. Par exemple, le bonheur peut se propager à travers les réseaux sociaux et donner naissance à des groupes de personnes heureuses et malheureuses.

Parce que les médias sociaux captent continuellement les communications entre des millions de personnes sur de longues périodes, les chercheurs ont pu collecter ces données et retracer les émotions et le bien-être des individus et des sociétés à de nouvelles échelles et résolutions. 

Trois études de cas présentées dans le rapport prouvent que les mesures des émotions basées sur les publications sur les réseaux sociaux peuvent suivre les émotions à l'échelle de la société. Ces mesures globales semblent être plus précises pour mesurer les expériences affectives sur des échelles de temps plus courtes, avec des corrélations les plus élevées pour les émotions de courte durée signalées quotidiennement et les plus faibles pour les mesures du bien-être à évolution plus lente, comme la satisfaction à l'égard de la vie. 

Ces données collectées sur les réseaux sociaux peuvent étayer diverses questions de recherche pour lesquelles les données d'enquête ne sont pas disponibles, telles que les analyses rétrospectives, les recherches sur les crises ou les études sur des populations difficiles à atteindre avec des enquêtes. Les auteurs ont présenté un exemple de recherche sur les crises, utilisant des indicateurs de bien-être émotionnel dans 18 pays pendant l’épidémie de COVID-19. Au cours des cinq premières semaines de l’épidémie de COVID-19, ils ont observé une forte augmentation initiale des expressions d’anxiété sur Twitter, associée à l’augmentation des cas et à la rigueur des mesures. Un peu plus tard, les mesures des expressions émotionnelles sur les réseaux sociaux ont indiqué une augmentation progressive de la tristesse et une diminution de la colère, qui ont commencé lorsque les mesures de rigueur comprenaient des confinements stricts. 

L'anxiété a progressivement diminué une fois les mesures mises en œuvre, ce qui suggère que les gens se sont habitués aux nouvelles circonstances ou se sont sentis rassurés par les actions de leur gouvernement. Les expressions de colère ont diminué à mesure que le discours sur les réseaux sociaux s’est éloigné des discussions politiquement polarisées et s’est concentré sur le COVID-19. La tristesse semblait plus fortement associée aux effets des mesures de distanciation sociale sur la vie personnelle des gens et uniquement liée aux décès dus au COVID-19 à mesure que ceux-ci devenaient plus répandus.

Les études de corrélation présentées dans le rapport suggèrent que les données des médias sociaux révèlent des informations sur le bien-être émotionnel des résidents de ces pays au cours de cette première étape de la pandémie. Ensemble, les données sur les émotions des médias sociaux apportent une valeur ajoutée en plus des enquêtes représentatives.

Les corrélations observées par les chercheurs dans l’étude britannique se situaient dans la fourchette des corrélations entre les enquêtes, ce qui suggère que les données des médias sociaux conviennent comme source complémentaire d’informations sur les émotions. Les données des médias sociaux et des enquêtes peuvent potentiellement apporter des informations uniques pour prédire des résultats tels que les appels téléphoniques contre le suicide, les visites à l'hôpital, les appels à la police ou les taux de surdose. Des recherches futures pourraient déterminer si la combinaison de ces deux sources de données pourrait aider à mieux prédire et répondre à des résultats aussi importants.

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