論文の概要: Assessing the impact of the coronavirus lockdown on unhappiness, loneliness, and boredom using Google Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12129v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 12:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 04:00:31.483931
• Title: Assessing the impact of the coronavirus lockdown on unhappiness, loneliness, and boredom using Google Trends
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのロックダウンが不幸せ、孤独、退屈に与える影響をGoogle Trendsで評価
• Authors: Abel Brodeur, Andrew E. Clark, Sarah Fleche and Nattavudh Powdthavee
• Abstract要約: この調査は、Google Trendsのデータと、ヨーロッパとアメリカで実装されたロックダウンが、幸福なトピック検索用語の変更につながったかどうかをテストする。 ヨーロッパとアメリカでは、飢餓の検索強度が大幅に増加しています。 また、孤独、不安、悲しみの検索が大幅に増加し、反対にストレス、自殺、離婚の検索が減少した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has led many governments to implement lockdowns. While lockdowns may help to contain the spread of the virus, it is possible that substantial damage to population well-being will result. This study relies on Google Trends data and tests whether the lockdowns implemented in Europe and America led to changes in well-being related topic search terms. Using different methods to evaluate the causal effects of lockdown, we find a substantial increase in the search intensity for boredom in Europe and the US. We also found a significant increase in searches for loneliness, worry and sadness, while searches for stress, suicide and divorce on the contrary fell. Our results suggest that people's mental health may have been severely affected by the lockdown.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックにより、多くの政府がロックダウンを実施している。 ロックダウンはウイルスの拡散を抑えるのに役立つ可能性があるが、人口の健康に重大な被害をもたらす可能性がある。 この調査は、Google Trendsのデータと、ヨーロッパとアメリカで実装されたロックダウンが、幸福なトピック検索用語の変更につながったかどうかをテストする。 ロックダウンの因果効果を評価するために異なる方法を用いることで,欧米におけるボアドムの探索強度が大幅に向上することがわかった。 また、孤独、心配、悲しみの検索が大幅に増加した一方で、ストレス、自殺、離婚の検索も減少しています。 以上の結果から,人々のメンタルヘルスはロックダウンの影響を強く受けている可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Detect Depression from Social Networks with Sentiment Knowledge Sharing [8.466443392957961]
  我々は、うつ病と否定的な感情状態の間に強い相関関係を示す徹底的な調査を行う。 本稿では、共有感情知識を利用して抑うつ検出の有効性を高めるマルチタスクトレーニングフレームワークDeSKを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T05:16:18Z)
• Exploring Social Media for Early Detection of Depression in COVID-19 Patients [44.76299288962596]
  早期に検出と介入は、新型コロナウイルス患者のうつ病のリスクを減少させる可能性がある。 我々は、感染前後のソーシャルメディア活動に関する情報を含む新型コロナウイルス患者のデータセットを管理した。 うつ病リスクの高いCOVID-19患者の特徴を明らかにするため,本データセットを広範囲に分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T14:13:52Z)
• Semantic Similarity Models for Depression Severity Estimation [53.72188878602294]
  本稿では、ソーシャルメディアの文章に基づいて、個人のうつ病の重症度を研究するための効率的なセマンティックパイプラインを提案する。 我々は,抑うつ症状と重度レベルに対応する代表訓練文の指標に対して意味的ランキングを生成するために,テストユーザ文を使用する。 本手法を2つのRedditベースのベンチマークで評価し,うつ病の重症度を指標として,最先端技術よりも30%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T18:47:26Z)
• Quantifying the Suicidal Tendency on Social Media: A Survey [0.0]
  自殺は早産だが予防可能な死因の1つである。 近年の研究では、ソーシャルメディアデータのマイニングが、利用者の自殺傾向の定量化に役立っていることが示されている。 本書は、精神医療の分類を解明し、ソーシャルメディアデータにおける自殺傾向の定量化の可能性を検討するための最近の試みを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T12:26:14Z)
• Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
  重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。 私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。 調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z)
• Detecting Community Depression Dynamics Due to COVID-19 Pandemic in Australia [17.856486813652932]
  本稿では,Twitter上のユーザ生成コンテンツを通じて,COVID-19パンデミックによる地域うつ病の動態を考察する。 オーストラリアのニューサウスウェールズ州から発せられるTwitterユーザーからのツイートを最近削除し、この問題を調査した。 我々の新しい分類モデルは、新型コロナウイルスの影響を受けうるうつ病の極性を抽出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T12:55:34Z)
• Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
  われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。 一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T03:36:19Z)
• Tracking, exploring and analyzing recent developments in German-language online press in the face of the coronavirus crisis: cOWIDplus Analysis and cOWIDplus Viewer [62.997667081978825]
  新型コロナウイルスのパンデミックは、世界が第二次世界大戦以来直面してきた最大の危機かもしれない。 私たちの主要なコミュニケーションツールとして言語に影響を与えているのも驚きではありません。 ドイツ語のサブセット上でこれらの効果をキャプチャし、説明するために設計された3つの相互接続リソースを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T12:21:36Z)
• The Pace and Pulse of the Fight against Coronavirus across the US, A Google Trends Approach [0.0]
  Google Trendsは、人々が考えていること、必要としていること、計画するためのプロキシとして使用できる。 新型コロナウイルス(COVID-19)などのパンデミックにおける情報探索パターンの、重要な変化の洞察と、潜在的な指標の両方を提供するために、私たちはそれを使用しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:55:45Z)
• Falling into the Echo Chamber: the Italian Vaccination Debate on Twitter [65.7192861893042]
  われわれは、Twitter上での予防接種に関する議論が、予防接種ヘシタントに対する潜在的な不安にどのように影響するかを調査する。 予防接種懐疑派や擁護派が独自の「エチョ室」に居住していることが判明した。 これらのエコーチャンバーの中心には熱心な支持者がいて、高い精度のネットワークとコンテンツベースの分類器を構築しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T13:55:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。