論文の概要: We Are in This Together: Quantifying Community Subjective Wellbeing and Resilience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10766v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 06:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 13:30:49.276309
• Title: We Are in This Together: Quantifying Community Subjective Wellbeing and Resilience
• Title（参考訳）: コミュニティの主観的幸福と回復力の定量化
• Authors: MeiXing Dong, Ruixuan Sun, Laura Biester, Rada Mihalcea
• Abstract要約: 我々は、ワクチン接種前のパンデミックにおいて、米国中の112都市における主観的幸福パターンを特徴づける。 次に, 市町村の観測したウェルビーングと, その期待したウェルビーングとを比較して, パンデミックの影響を計測した。 言語に反映される一般コミュニティの特徴は,コミュニティのレジリエンスを予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.968280924831486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic disrupted everyone's life across the world. In this work, we characterize the subjective wellbeing patterns of 112 cities across the United States during the pandemic prior to vaccine availability, as exhibited in subreddits corresponding to the cities. We quantify subjective wellbeing using positive and negative affect. We then measure the pandemic's impact by comparing a community's observed wellbeing with its expected wellbeing, as forecasted by time series models derived from prior to the pandemic.We show that general community traits reflected in language can be predictive of community resilience. We predict how the pandemic would impact the wellbeing of each community based on linguistic and interaction features from normal times \textit{before} the pandemic. We find that communities with interaction characteristics corresponding to more closely connected users and higher engagement were less likely to be significantly impacted. Notably, we find that communities that talked more about social ties normally experienced in-person, such as friends, family, and affiliations, were actually more likely to be impacted. Additionally, we use the same features to also predict how quickly each community would recover after the initial onset of the pandemic. We similarly find that communities that talked more about family, affiliations, and identifying as part of a group had a slower recovery.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中の人々の生活を混乱させた。 本研究は,全国112都市において,ワクチン接種が利用可能になる前のパンデミック時の主観的幸福パターンを,各都市に対応するサブredditに示すものである。 主観的幸福度を肯定的および否定的影響を用いて定量化する。 次に、パンデミック以前の時系列モデルから予測されるように、コミュニティの観察した幸福度と期待される幸福度を比較することで、パンデミックの影響を計測し、言語に反映された一般コミュニティの特徴がコミュニティのレジリエンスの予測となることを示す。 パンデミックが各コミュニティの幸福にどのように影響するかは、パンデミックの通常の時間である \textit{before} から言語的および相互作用的特徴に基づいて予測する。 その結果,より密接な関係を持つユーザと高いエンゲージメントを持つコミュニティは,大きな影響を及ぼさないことが判明した。 とくに、友人や家族、親戚など、日常的に経験する社会的なつながりについて話すコミュニティの方が、実際に影響を受けやすいことがわかりました。 さらに、パンデミックの発生後、各コミュニティがどれだけ早く回復するかを予測するために、同じ機能を使用します。 同様に、家族、親族関係、グループの一員としての特定について話すコミュニティは、回復が遅かった。

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