Traditional and Simplified Chinese Abstracts by the Asian Society for Traumatic Stress Studies (AsianSTSS)
簡體及繁體中文撮要由亞洲創傷心理研究學會翻譯
Using big data to study the impact of mass violence: Opportunities for the traumatic stress field
Traditional Chinese
標題: 以大數據來研究集體暴力的影響:創傷壓力研究範疇的機遇
撮要: 以從社交媒體 (如推特) 數據所得出的大數據, 去研究集體暴力對社區的影響, 給予創傷壓力研究員前所未有的機會, 透過大型、觀察性、生態有效的數據來研究和釐清理論假設。我們描述採用推特數據來作研究的挑戰與優勢, 並簡短地評核採用推特數據來探索社區對集體暴力反應的研究。然後, 我們將示範如何使用推特數據來檢視社區對一件特殊事件的反應。該事件為2015年美國聖貝納迪諾槍擊案, 當中14人身亡, 22人受傷。我們在事件發生前後6星期的時間框架裡, 評估社區水平的負面情緒的變化。我們下載了25,894名用戶共116萬篇推特帖文, 用戶來自加州聖貝納迪諾以及作為對照社區的加州士德頓。所有的帖文均以「語文探索與字詞計算」(LIWC)的負面情緒字典, 以「R」進行編碼。逐段迴歸技術配以不連續分析, 用以檢視事件前後的負面情緒軌跡。我們把用戶內裡的變異性作對照後, 發現在槍擊案發生當天, 聖貝納迪諾用戶的負面情緒提升了6.2% (β = .182, SE = .014, p < .001), 情況持續了5天;而在士德頓, 負面情緒並無提升。我們討論到在探索集體創傷事件發生後的推特內容時, 採用數據主導的文本分析技術如何有用;並描述透過分析社交媒體數據來理解集體暴力事件為人帶來的影響, 有何挑戰與前景。
Simplified Chinese
标题: 以大数据来研究集体暴力的影响:创伤压力研究范畴的机遇
撮要: 以从社交媒体 (如推特) 数据所得出的大数据, 去研究集体暴力对小区的影响, 给予创伤压力研究员前所未有的机会, 透过大型、观察性、生态有效的数据来研究和厘清理论假设。我们描述采用推特数据来作研究的挑战与优势, 并简短地评核采用推特数据来探索小区对集体暴力反应的研究。然后, 我们将示范如何使用推特数据来检视小区对一件特殊事件的反应。该事件为2015年美国圣贝纳迪诺枪击案, 当中14人身亡, 22人受伤。我们在事件发生前后6星期的时间框架里, 评估小区水平的负面情绪的变化。我们下载了25,894名用户共116万篇推特帖文, 用户来自加州圣贝纳迪诺以及作为对照小区的加州士德顿。所有的帖文均以「语文探索与字词计算」(LIWC)的负面情绪字典, 以「R」进行编码。逐段回归技术配以不连续分析, 用以检视事件前后的负面情绪轨迹。我们把用户内里的变异性作对照后, 发现在枪击案发生当天, 圣贝纳迪诺用户的负面情绪提升了6.2% (β = .182, SE = .014, p < .001), 情况持续了5天;而在士德顿, 负面情绪并无提升。我们讨论到在探索集体创伤事件发生后的推特内容时, 采用数据主导的文本分析技术如何有用;并描述透过分析社交媒体数据来理解集体暴力事件为人带来的影响, 有何挑战与前景。