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COVID-19 疫情期间推特上的疫苗讨论
自 COVID-19 疫情爆发以来，疫苗一直是公众讨论的重要话题。围绕疫苗的讨论呈现出两极分化，一些人认为疫苗是结束疫情的重要措施，而另一些人则犹豫不决或认为疫苗有害。这些讨论中有相当一部分是在社交媒体平台上公开进行的。这使我们能够密切监测不同群体的意见及其随时间的变化。本研究调查了 Twitter 上与 COVID-19 疫苗相关的帖子，重点关注那些对疫苗持负面态度的帖子。我们研究了负面推文百分比随时间的变化。我们还研究了这些推文中讨论的不同主题，以了解那些对疫苗持负面态度的人的担忧和讨论要点。我们收集了 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 7 月 31 日期间与 COVID-19 疫苗相关的 16,713,238 条英文推文数据集。我们使用 Scikit-learn Python 库应用支持向量机 (SVM) 分类器来识别对 COVID-19 疫苗持负面态度的推文。总共使用 5,163 条推文来训练分类器，其中 2,484 条推文子集由我们手动注释并公开发布。我们使用 BERTtopic 模型来提取和调查负面推文中讨论的主题以及它们随时间的变化。我们表明，随着疫苗的推出，对 COVID-19 疫苗的负面态度随着时间的推移而下降。我们确定了 37 个讨论主题并展示了它们随时间推移的重要性。我们发现，热门话题包括阴谋论，例如 5G 塔和微芯片，但也包含对疫苗安全性和副作用以及政策的合理担忧。在对疫苗犹豫不决的推文中，最普遍的话题与 mRNA 的使用以及对我们的 DNA 可能产生的负面影响的担忧有关。在 COVID-19 之前，人们对疫苗的犹豫就已存在。然而，考虑到 COVID-19 大流行的规模和环境，人们对 COVID-19 疫苗产生了一些新的犹豫和消极情绪，例如，是否有足够的时间对它们进行适当的测试。与之相关的阴谋论数量也空前之多。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，当与 COVID-19 疫苗等广受欢迎的讨论话题结合在一起时，也会变得广泛传播。了解人们关注的问题和讨论的话题以及它们随时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好、及时的信息和政策至关重要，以便在未来类似的危机中为民众接种疫苗。
扩散性危机下数字经济对公众心理韧性的空间效应
在研究负面公共事件时，不少研究者关注公众心理健康水平，心理韧性是一个常用的指标。心理韧性又称心理弹性，是指能够减轻、适应甚至克服突发事件对心理健康负面影响的一种稳定的心理特征（2）。心理韧性的存在使得公众能够自我调节和应对扩散性危机带来的情绪波动，对维持事件后心理健康至关重要（3，4）。从安全信息学和信息经济学的角度看，化解扩散性危机的关键在于信息管理，而不确定风险的防范也取决于信息的可获得程度。同样，事件过程中负面情绪的缓解也取决于公众可获得的信息量，具体而言是公众对危机现状和潜在影响的了解。当公众无法获取必要的信息时，可能会产生恐慌、焦虑等负面情绪（5）。因此，扩散性危机事件发生后，民众的心理韧性会受到信息传播程度的影响，因此扩散性危机事件的风险管理需要严格控制信息传播的程度。
阴谋论信仰与新冠疫苗接种
摘要：疫苗的可用性并不意味着人们愿意接种疫苗。例如，对疫苗不良影响的不同阴谋论信念可能会导致人们避免采取集体卫生措施。本文通过结构方程模型 (SEM) 探讨了 COVID 相关阴谋论信念的前因所起的作用，例如政治意识形态的作用和对道德纯洁价值观的认可，以及 COVID 相关阴谋论信念对 COVID 疫苗（如有）接受度的影响。在 2020 年 4 月至 5 月意大利第一次封锁期间，590 名意大利参与者样本填写了使用 Qualtrics.com 平台实施的问卷。结果表明，认可纯度价值观预示着对 COVID 疫苗的负面态度更强烈。此外，阴谋论信念对疫苗的总体态度产生了负面预测。对科学的信仰对一般阴谋论和 COVID 相关阴谋论有负面预测作用，那些更相信科学的人也更少支持一般阴谋论和 COVID 相关阴谋论。对疫苗的态度介导了 COVID 相关阴谋论和对 COVID 疫苗态度之间的关系。
模式：LISP;语法
（（（（？*？x）是因为（？*？y））（这是真正的原因吗？）（可能还有什么其他原因？）（这个原因似乎可以解释其他任何内容吗？））（（（（？*？x）您（？*？y））（也许我是？y）（您怎么看？）（如果我去过怎么办？y））（（（？*？x）我不能（？*？y））（也许您现在可以？y）（如果可以的？y？））（（（（？*？x）我觉得（？*？y））（您经常感觉到？y？））（（（（？*？x）我感到（？*？y））（您还有其他什么感觉？）（（（（？*？x）i（？*？y）你（？*？z））（也许在您的幻想中我们彼此之间））（（？*？x）为什么不（？*？y））（您应该吗？您自己吗？）（您相信我不吗？Y）（也许我会好吗？））（（？*？x）是（？*？y））（您似乎很积极）（您确定）（我理解））（（（？*？x）否（？*？y））（为什么不？）（您有点负面）（您是在说“不”只是为负面？）
算法污染及其对心理健康的影响
本研究研究了其基本建议算法对用户心理健康和心理依赖性的多方面影响。我们介绍了“算法污染”的概念，指的是算法设计和运作对个人和社会所带来的不可预见的负面后果。这些问题包括道德挑战，偏见，缺乏透明度和社会影响力，所有这些都可能促进了心理依赖性和过滤效果，从而限制了暴露于各种观点。此外，持续表现出负面或外观思想化内容会加剧“毁灭性”和身体不满之类的行为，从而导致用户心理健康的恶化，并在某些情况下促进饮食障碍。
日本的非常规货币政策和汇率动态
2）。回顾过去的25年，对日元的敏锐欣赏，这与日本经济极为严重的时期相吻合 - 即，（i）（i）1990年代后期金融危机发生在日本发生，以及（ii）2008年至2012年中的时期，从2008年到2012年中期，当时是一系列的负面冲击，例如，在日本巨大的欧洲债务中，欧洲的崩溃了，这是一系列的负面冲击 - 工资抑制，从而延长了日本的通缩压力。在此期间，日本银行实施了各种非常规的货币政策，例如“量化宽松”，“全面的货币宽松”和“定量和定性的货币宽松”，以支持经济，以防止屈光度