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自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
蜘蛛的媒体框架可能会加剧芳香恐惧症情感
蜘蛛是动物的标志性例子，可以在人类中引起强烈的情感反应（Michalski＆Michalski，2010年； Lemelin＆Yen，2015; Hauke＆Herzig，2017; Mammola，Michalik，Hebets，＆Isaia，＆Isaia，2017），尤其是对Spiders spiders spiders的风险扭曲的感知。While less than 0.5% of spider species are capable of causing severe envenomation in humans (Hauke & Herzig, 2017), and no proven fatality due to spider bites have occurred in the past few decades (Nentwig & Kuhn-Nentwig, 2013; Nntwig, Gnädinger, Fuchs, & Ceschi, 2013; Stuber & Nentwig, 2016), the perception of与蜘蛛叮咬相关的风险仍然偏向于人类可能造成的潜在伤害（Hauke＆Herzig，2017年）。这些感觉似乎在我们对有毒动物的祖先恐惧中发现了他们的心理根源（Knight，2008； Gerdes，Gerdes，Uhl和Alpers，2009），但也可能具有文化成分（Davey，1994; Merckelbach，Muris，Muris，＆Schouten，＆Schouten，1996; Davey等，1998）。作为Cavell（2018，p。2）很好地说：“……最引人注目的方面之一
情绪在美国经济中的作用：1920 年至 1934 年
了解大萧条冲击的根源已经成为本·伯南克所称的宏观经济学的“圣杯”：但我们从中世纪的故事中知道，骑士们几乎从未成功完成他们的任务（伯南克，2004 年，第 5 页）。尽管美国经济在 20 世纪初充满活力，但 NBER 也测量了 1899 年至 1933 年间十次经济衰退。根据许多历史记载，从 1920 年至 1934 年，信贷和情绪在美国经济扩张和随后的危机中发挥了突出作用。1 本文探讨了这些信贷和商业周期是否可以部分地用情绪或市场心理来解释。到 1932 年夏天，在美国历史上最严重的经济衰退中，美国股市已从 1929 年的高点下跌了百分之九十。经济学家本杰明·格雷厄姆和戴维·多德对 20 世纪 20 年代的繁荣和 1932 年市场低谷时美国股市的低估感到惋惜（Graham and Dodd，1934 年）。费舍尔（1932 年，第 33 页）在 1932 年将“悲观主义”列为延长经济衰退的因素之一：“每个人的意见在很大程度上都受到其他人意见的引导，即使是头脑最冷静的人也会至少‘害怕其他人的恐惧’，并加剧这种恐惧所导致的恐慌。”凯恩斯的《就业、利息和货币通论》（凯恩斯，1936 年）出版后，关于人类心理在经济中的作用的新观点得到了更大的认可。凯恩斯新理论提出的预期的作用已被广泛接受。他赋予“动物精神”（即人类情感在人类认知中的作用）的作用仍然更具争议性。他写道“商业世界无法控制和不服从的心理”决定了资本的边际效率（Keynes，1936 年，第 317 页）。对情绪的分解表明，情绪在大萧条之前的时期尤为重要；在大萧条期间，识别工作很难将负面情绪与负面的实际经济表现区分开来。可能存在一种螺旋式上升，即经济新闻引发更多的负面情绪，进而导致更糟糕的经济表现，依此类推，但与 1929 年之前不同，该过程中的因果机制无法清楚地识别。情绪寻找信号，而其中的一部分——比美国与世界的实际联系程度更大——源自对其他地方事态发展的解读。明尼阿波利斯西北国民银行行长爱德华·V·德克尔解释说，“我们正在学习如何更好地合作，农民、银行家、商人、铁路工人，我们提议以统一战线向前迈进，相信并期待在未来几年内我们将分享世界繁荣的份额。”2 另一方面，其他地方发生的事件有能力动摇美国人的信心和安全感。这种情绪和对未来前景的看法在 20 世纪 20 年代的美国尤为重要。在 1914 年或 1917 年美国加入第一次世界大战之前，美国经济似乎与世界事件完全脱节。现在，美国经济与世界事件之间有了金融和政治联系
经济增长和通胀对经济情绪和家庭消费影响的实证证据
摘要：相互关联的全球市场和消费行为的动态最近发生了很大变化。该研究以欧盟 28 个国家为样本，考察了 2019 年 12 月至 2020 年 10 月期间经济增长和通货膨胀对经济情绪和家庭消费的影响程度。通过面板广义矩法和面板最小二乘法（具有横截面权重、时间固定效应）估计的结果表明，经济增长和通货膨胀的代理因素对经济情绪和家庭消费有显著影响。此外，就经济情绪而言，通货膨胀的负面影响远大于经济增长的正面影响。家庭消费的情况则相反。该研究对公共当局、公司和个人消费者在困难时期可以采取的刺激国民经济的策略提出了政策建议。
策略性沉默，信任受损：不同 COVID-19 疫苗情绪对医护人员与同事和患者关系的影响
背景：关于 Covid-19 疫苗接种和医护人员 (HCW) 疫苗强制要求的两极化辩论对比利时 HCW 与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗情绪的能力提出了挑战。尽管研究已经确定了 HCW 疫苗犹豫的驱动因素，但这些研究并未包括工作场所互动的影响，也没有解决疫苗覆盖范围以外的后果。方法：对 74 名在比利时执业的 HCW 进行访谈和焦点小组讨论，探讨了 Covid-19 疫苗情绪以及与同事和患者讨论疫苗接种的经历。结果：大多数参与的 HCW 报告称很难与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗接种。未接种疫苗的 HCW 经常担心表达他们的疫苗情绪可能会让患者或同事不高兴，并担心自己会被停职。因此，他们使用社交线索来评估其他人对疫苗怀疑论言论的开放程度，并避免讨论疫苗。令人惊讶的是，一些对疫苗有信心的医护人员隐藏了他们对疫苗的看法，以避免与同事和患者发生冲突。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都观察到，未接种疫苗的患者偶尔会得到不理想的护理。不理想的护理是未接种疫苗的医护人员不愿向同事表达他们对疫苗的看法的核心。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都描述了与持有不同疫苗看法的同事和患者的信任丧失和社会关系破裂。讨论：比利时医护人员认为 Covid-19 疫苗是一个有风险的讨论话题，并在疫苗接种方面“策略性地保持沉默”，以维持在卫生机构中的正常工作关系和就业。医护人员与同事或患者之间失去信任，加上基于疫苗接种状况的患者护理不理想，有可能削弱比利时以及其他国家的卫生系统，并催化可预防的疾病爆发。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ ) 开放获取的文章。
新的集体模型如何改变对小农户的支持？主题和情感内容分析的经验证据
集体农民模型是小农协作从事农业活动的重要方法，促进了可持续的经济发展，尤其是在印度的背景下。关于集体模型的发表研究文章的频率越来越多，强调了它们在解决印度和全球小农户面临的各种挑战方面的重要性。这项研究以三个主要研究问题为指导：首先，确定与集体模型有关的出版物的趋势；其次，衡量与本文中确定的主题相关的情感；第三，为了揭示各种集体模型在满足小农户需求方面的潜力，特别关注印度。该研究分析了2000年至2024年发表的研究文章，重点介绍了外观频率以及与农场集体功能有关的内容。利用描述性定量方法，本研究采用内容分析来收集4,382篇研究文章的主要数据。NVIVO 15工具用于分析数据，将关键主题，功能和支持机构识别为分析单位。通过这项全面的分析，该研究旨在阐明集体模型的出现及其潜力，以解决小农户，特别是印度面临的关键农业问题。该研究强调了农民集体的不断发展的趋势，从合作社转变为当代农民生产商公司，以应对新兴需求。全球文献的发现提供了有价值的见解，以增强印度集体模型的发展，在这些计划中，这些举措可以在应对小农户的挑战中发挥变革性的作用。
在机器学习时代，基于词典的情感分析的优势
评估文本是正面还是负面分析，是许多学科的广泛应用。自动化方法使得可以快速，复制且高度准确地编码几乎无限量的文本。与机器学习和大型语言模型（LLM）方法相比，基于词典的方法可能会牺牲一些性能，但是作为交换，它们提供了普遍性和独立性，同时至关重要地提供了识别阶段级别的可能性。我们使用Multilexscaled展示了Lexica的强劲性能，这种方法平均在许多广泛使用的通用词典中平均价值。我们通过一系列不同域的基准数据集对其进行验证，将性能与机器学习和LLM替代方案进行了比较。此外，我们通过对9/11英国后的穆斯林媒体报道进行分析来说明识别细粒情感水平的价值，即穆斯林的媒体报道，二氧化价指标会产生有关后9/11震动的性质不同（和错误的）结论，以及在宽阔的外观和大小写的范围内和大小之间的覆盖。可以在线上使用用于应用MultileXscaled的代码。
CO2的电解矿化
扩大二氧化碳去除对于实现净零目标并限制全球变暖至关重要。10了解公众对大规模二氧化碳去除（CDR）的看法对于避免对反对的反对，这可能会减缓发展，投资和部署。使用从2010年到2022年的Twitter数据，我们分析了对十种CDR方法的关注和情感。我们的研究提供了最新的时间序列证据补充调查研究，以了解新兴CDR 15方法的知识或认识的用户的意见。对CDR的关注呈指数增长，尤其是近年来。总的来说，除了BECC之外，关于CDR的论述变得更加积极。传统的CDR方法是讨论最多的，并接受了更多积极的情感。我们检查了三种用户类型，每种用户类型都有不同级别的参与。罕见的用户（AS-20不够熟悉）更多地关注生物水槽的方法，而频繁的用户（假定更熟悉）更多地关注新颖的CDR方法。关键字：社交媒体，二氧化碳去除，公众感知
社会情绪对经济指数基于 X（原 Twitter）数据衡量意大利人对经济的看法
索引制作程序收集满足专门设计的过滤器的推文样本，包含 60 个关键词（单词或短语）。这些关键词主要来自于消费者信心调查问卷，这是一项月度调查，在每月的前两周收集数据，并在月底发布估计数据。在这方面，应该指出的是，社会经济情绪指数所衡量的现象比消费者信心指数更广泛，定义也更模糊，消费者信心指数的官方衡量标准是基于欧洲层面协调和共享的方法，并且具有在经济分析和预测目的方面长期和显著使用的传统。