心理所研究疫情期間出行管控對居民主觀幸福感的影響

　　新冠疫情發生以來，為遏制病毒的迅速傳播，中國的許多城市實施了居民出行管控措施。盡管異常嚴格的出行管控有效地制約了病毒的傳播，但它也給居民的幸福感帶來了負面影響。

　　主觀幸福感（subjective well-being, SWB）作為描述個體對生活質量主觀評價的綜合心理指標，一方面著眼于處于特定社會背景下的個體體驗，是反映個體心理健康水平的重要指標；另一方面，它作為一種社會群體體驗，也成為測量政府行為、治理水平以及社會發展態勢的標志。在此次新冠疫情背景下，主觀幸福感的缺失不僅會在個體層面使得恐慌癥、焦慮癥、抑郁癥等其他心理健康問題的發生率變高；在社會層面上也會反映出社會支持受阻、社會環境不穩定、對政府信任感降低等一系列問題。

　　由于當前對主觀幸福感的評估主要通過自陳量表進行，具有一定的滯后性，無法實時獲取施測結果，對于及時捕捉出行管控對居民的主觀幸福感影響存在一定的困難，無法進行精準的前后對比分析。中國科學院行為科學重點實驗室朱廷劭研究組的科研人員開展一項研究，通過機器學習的方法，以居民出行管控條例執行時間為分界點，獲取新浪微博活躍用戶的行為數據，并通過已經建立的計算模型，識別出正向（心理幸福感量表中的6個指標）和負向（SCL-90中的9個指標）等主觀幸福感指標，比較實行管控地區和未實行管控地區在管控前后的心理狀態，探討在新冠疫情期間出行管控對個體主觀幸福感的影響。

　　該研究的樣本由新浪微博上的1790名受到出行管控的居民（女性占73.18％）和3580名出行自由的居民（性別與1790名受到出行管控的居民匹配）組成。在出行管控組和出行自由組中，研究者利用個體在新浪微博上發表的原創帖子，通過已經建立的機器學習預測模型計算了他們在出行管控措施實施前后兩周的主觀幸福感指標。此外，由于主觀幸福感同時也受其他宏觀因素的長期影響，例如經濟發展水平和SWB之間不可避免地存在聯系。因此，該研究以人均GDP劃分不同出行管控地區，以厘清不同條件下出行管控對居民主觀幸福感帶來的影響。

表1. 出行管控組合出行自由組的人口學信息 (N=5379), n (%).

　　研究分析發現，管控時間點前后和出行情況（管控、自由）交互作用顯示，出行管控實施后，與出行自由組相比，出行管控組在一些負面的SWB指標中得分較低，包括軀體化（F(1，5368)= 13.593，P <.001）和偏執（F(1，5368)= 14.333，P <.001）。 研究比較經濟發展水平不同的出行管控地區（N = 1790）發現，在經濟發展水平較低的管控地區，居民的SWB在出行管控后沒有顯著變化（P> .05）；而經濟發展水平較高的管控地區則有所變化。

圖1 全部樣本在(a) 軀體化和 (b) 偏執上體現的時間和出行情況的交互作用

圖2 出行管控地區人們在 (a) 人生目標, (b) 自主, (c)人際關系敏感, (d) 焦慮, (e) 敵對, (f) 偏執和 (g) 精神病性上體現的時間和出行情況的交互作用

　　該研究發現，在經濟發展水平較高的管控地區，居民主觀幸福感（SWB）的負面變化更大，這意味著該地區居民在出行管控期間需要更大的心理干預和援助。研究增加了人們對疫情期間出行管控帶來的心理影響與代價的認識，為深入理解居民出行管控措施的心理影響與代價提供實證依據，為制定和實施針對性的心理健康干預政策以應對當前疫情挑戰提供基礎。

　　研究成果在線發表于Journal of Medical Internet Research：

　　Wang, Y., Wu, P., Liu, X., Li, S., Zhu, T., & Zhao, N. (2020). Subjective Well-Being of Chinese Sina Weibo Users in Residential Lockdown During the COVID-19 Pandemic: Machine Learning Analysis. Journal of Medical Internet Research, 22(12), e24775. https://www.jmir.org/2020/12/e24775