Opis projektu
Monitorowanie postaw prospołecznych w trakcie pandemii
Aby ograniczyć rozprzestrzenianie się koronawirusa, władze zdecydowały się wprowadzić wymóg zachowania dystansu społecznego jako jednej z głównych niefarmaceutycznych strategii kontroli zakażenia. Jednak skuteczność tego rozwiązania zależy od zachowania ludzi, w szczególności od ich skłonności do przestrzegania obostrzeń. Dlatego zespół finansowanego ze środków UE projektu STAY zbada zachowanie prospołeczne związane ze stopniem przestrzegania środków ostrożności. Mówiąc dokładniej, badacze zmierzą zbiorową i indywidualną skalę zachowania prospołecznego przy użyciu śladów cyfrowych na platformach mediów społecznościowych. Wykorzystają również program do analizy tekstu LIWC (ang. Linguistic Inquiry and Word Count), aby ocenić korpus zebrany z Twittera z różnych krajów w okresie sprzed oraz w trakcie pandemii. Ustalenia badaczy rzucą nowe światło na skalę zachowania prospołecznego i z tego względu mogą okazać się niezwykle użyteczne dla decydentów.
Cel
The COVID-19 outbreak is a public health and economic crisis, unprecedented in human history and as the epidemic progresses, it becomes obvious that human behaviour plays a crucial role in curbing the epidemic spread. In liberal democracies, governments largely rely on the population’s willingness to adhere to measures. Adherence to measures is framed as a prosocial act but the consequence - staying at home - isolates individuals from the collective and counteracts behavioural synchronization. This leads to competing effects on the levels of prosociality in a population. Understanding these dynamics is of great importance to evaluate the sustainability of measures but to date, there is no assessment of the influence on prosocial behaviour on the level of adherence to measures. To this end, I will numerically model prosociality in a population during a pandemic as a dynamical system. Here, prosociality is subject to a driving force (severity of pandemic), positive feedback through emotional synchronization (news, social media) and dampening (quarantine fatigue). To parameterize the model I will measure collective and individual levels of prosociality in a population using digital traces on social media platforms. By applying the LIWC method on, for example, a corpus collected from Twitter for different countries in the period before and during the pandemic, population levels of prosociality can be extracted. I will use the parameterized model to compare different liberal democracies and assess the combined impact of prosociality and non-pharmaceutical intervention measures on the prevention of the spread of COVID-19. To this end, I have established collaborations with eminent epidemiologists. Furthermore, I will implement a public monitor for prosociality (and other emotions such as anger) for European countries that will enable decision-makers to assess public sentiment in a timely and quantitative manner.
Dziedzina nauki
- humanitieshistory and archaeologyhistory
- medical and health scienceshealth sciencespublic healthepidemiologypandemics
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsdynamical systems
- social sciencespolitical sciencesgovernment systemsdemocracy
- medical and health scienceshealth sciencesinfectious diseasesRNA virusescoronaviruses
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
8010 Graz
Austria