Utiliser les données des médias sociaux pour capturer les émotions avant et pendant la COVID-19

Pendant la pandémie de COVID-19, nos vies sociales se sont déplacées en ligne dans une mesure plus large que jamais, car les occasions de contacts sociaux en face à face dans la vie quotidienne sont devenues de plus en plus limitées. En raison de cela, les auteurs du World Happiness Report ont orienté leur attention sur ce qui peut être appris des expériences émotionnelles et du bien-être des gens en analysant les données textuelles sur les réseaux sociaux. 

De telles données sont pertinentes pour la recherche sur les émotions car les émotions ne sont pas seulement des expériences internes mais sont souvent de nature sociale. Étant donné leur précieuse fonction sociale, les émotions sont régulièrement partagées avec d'autres personnes, influençant ainsi les émotions d'autrui. Par exemple, le bonheur peut se propager à travers les réseaux sociaux et donner naissance à des groupes de personnes heureuses et malheureuses.

Parce que les médias sociaux capturent continuellement la communication entre des millions de personnes sur de longues périodes, les chercheurs ont pu collecter ces données et retracer les émotions et le bien-être des individus et des sociétés à de nouvelles échelles et résolutions. 

Trois études de cas présentées dans le rapport prouvent que les mesures des émotions basées sur les publications sur les réseaux sociaux peuvent suivre les émotions à l'échelle d'une société entière. Ces mesures agrégées semblent être plus précises pour mesurer les expériences affectives à des échelles de temps plus courtes, avec des corrélations maximales pour les émotions éphémères rapportées quotidiennement et minimales pour les mesures de bien-être évoluant plus lentement, comme la satisfaction de vie. 

Ces données collectées sur les médias sociaux peuvent soutenir diverses questions de recherche pour lesquelles les données d'enquête sont indisponibles, telles que les analyses rétrospectives, la recherche en temps de crise ou les études sur des populations difficiles à atteindre par les enquêtes. Les auteurs ont présenté un exemple pour la recherche en temps de crise, en utilisant des indicateurs de bien-être émotionnel dans 18 pays pendant l'épidémie de COVID-19. Au cours des cinq premières semaines de l'épidémie de COVID-19, ils ont observé de fortes augmentations initiales des expressions d'anxiété sur Twitter, associées à la croissance des cas et de la rigueur des mesures. Un peu plus tard, les mesures des expressions émotionnelles sur les réseaux sociaux ont indiqué une augmentation progressive de la tristesse et une diminution de la colère, qui ont commencé lorsque les mesures de rigueur ont inclus des confinements stricts. 

L'anxiété a progressivement diminué une fois les mesures mises en œuvre, suggérant que les gens se sont habitués aux nouvelles circonstances ou se sont sentis rassurés par les actions de leurs gouvernements. Les expressions de colère ont chuté alors que le discours sur les réseaux sociaux s'est éloigné des discussions politiquement polarisées pour se concentrer sur la COVID-19. La tristesse semblait plus fortement associée aux effets des mesures de distanciation sociale sur la vie personnelle des gens et n'était liée aux décès par COVID-19 qu'au fur et à mesure que ceux-ci devenaient plus fréquents.

Les études de corrélation présentées dans le rapport suggèrent que les données des médias sociaux révèlent des informations sur le bien-être émotionnel des résidents de ces pays au cours de cette phase initiale de la pandémie. Prises ensemble, les données émotionnelles des médias sociaux apportent une valeur ajoutée en complément des enquêtes représentatives.

Les corrélations observées par les chercheurs dans l'étude au Royaume-Uni se situaient dans la fourchette des corrélations entre les enquêtes, ce qui suggère que les données des médias sociaux constituent une source d'information complémentaire appropriée sur les émotions. Les données des médias sociaux et des enquêtes peuvent potentiellement apporter des informations uniques pour prédire des résultats tels que les appels aux lignes de prévention du suicide, les visites à l'hôpital, les appels à la police ou les taux de surdose. Des recherches futures pourraient explorer si la combinaison de ces deux sources de données pourrait aider à mieux prédire et répondre à des enjeux aussi importants.

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