韧性信息传递：州长社交媒体沟通对公共卫生危机期间社区遵守的影响

不同模型识别推文韧性内容的ROC曲线

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🔼 该图展示了三种不同的自然语言处理 (NLP) 模型在识别推文中韧性内容时的受试者工作特征 (ROC) 曲线和曲线下面积 (AUC) 分数。这些模型被用来评估州长在 COVID-19 大流行期间发布的推文中，与韧性相关的文字内容。图中，横轴代表假阳性率，纵轴代表真阳性率，显示了模型在不同阈值下的分类性能。蓝色曲线表示微调后的 BERT 模型，其 AUC 值为 93.11%，表明该模型在三种模型中具有最佳的分类性能。红色曲线代表 LSTM 模型，其 AUC 值为 88.6%，分类性能次之。黄色曲线则代表基于韧性词典的模型，其 AUC 值为 71.4%，分类性能相对较弱。这表明，深度学习模型（如 BERT 和 LSTM）在捕捉文本中细微的韧性表达方面，比传统的词典方法更有效。从曲线的形状来看，BERT 模型和 LSTM 模型在低假阳性率的情况下，能够达到更高的真阳性率，进一步证实了其优越的分类能力。这一结果支持了研究中使用微调后的 BERT 模型作为主要工具，来量化州长推文中的韧性内容，并通过在后续的计量经济学模型中使用其他两个模型来解决潜在的测量误差偏差。

美国各州平均出行指数

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🔼 该图表展示了美国各州在疫情期间的平均出行指数，分为三个子图：(a) 居家时间指数、(b) 零售场所访问指数和(c) 杂货店与药店访问指数。这些地图以灰度编码，深色表示数值较高，浅色表示数值较低。每个图都使用不同的颜色梯度，以便于区分不同类型的地点。

(a) 平均居家时间指数显示，东北部和西海岸各州的居家时间指数较高，颜色较深，表明这些地区的居民在疫情期间更多地待在家中。相反，中西部和落基山脉地区的居家时间指数较低，颜色较浅，这可能反映了当地居民居家意愿较低或居家政策执行相对宽松。这个差异可能与各州不同的疫情政策或社会文化差异有关。

(b) 平均零售场所访问指数则呈现相反的趋势。中西部和落基山脉各州的零售场所访问指数较高，颜色较浅，表明这些地区的居民更频繁地访问零售场所。相比之下，东北部和西海岸各州的零售场所访问指数较低，颜色较深，这可能与这些地区更严格的封锁措施或居民更强的自我保护意识有关。这种对比表明各州在控制人群流动方面存在显著差异。

(c) 平均杂货店和药店访问指数显示出与零售场所相似的趋势。中西部地区的访问量较高，而东北部和西海岸地区的访问量较低。然而，与零售场所相比，杂货店和药店的指数值整体更为接近，表明居民对基本生活必需品的访问需求较为稳定，受政策影响相对较小。总而言之，该图表揭示了美国各州在疫情期间出行行为的地域差异，这些差异可能受多种因素共同影响，包括政府政策、社会文化和居民的风险认知。

美国各州平均居家时间

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🔼 该图表以美国地图的形式展示了各州居民的平均居家时间，通过颜色深浅来表示居家时间的差异。颜色较深的州如东北部和西海岸的州，表明其居民在研究期间居家时间较长。相反，颜色较浅的州，主要集中在中西部和落基山脉地区，则显示出较低的居家时间。这种地理分布可能反映了不同地区对疫情的应对措施、社会经济因素、以及居民生活习惯的差异。图表清晰地展现了不同地区居民在疫情期间居家行为的差异，有助于理解疫情对美国社会流动性的影响。例如，东北部和西海岸等地的居民可能更倾向于遵守居家政策，而中西部和落基山脉地区的居民可能因为各种原因，如工作性质或生活方式，减少居家时间。此外，该图表与其他研究结果相结合，还可以深入分析这些行为差异背后的原因，如政治倾向、经济状况等，从而更好地制定有针对性的公共卫生政策。

各州长推文的韧性趋势

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🔼 该图表为折线图，展示了美国各州州长在 2020 年至 2021 年期间，其推文中关于 COVID-19 的韧性信息含量随时间变化的趋势。横轴代表时间，具体到周，纵轴则表示“韧性”的指标值，数值范围从 0.10 到 0.50。图例中蓝色线条代表民主党州长，红色线条代表共和党州长。整体而言，两党州长的韧性指标值在研究期间都呈现出波动，且趋势较为一致，表明他们在疫情期间都使用了与韧性相关的沟通策略。

从具体趋势来看，在研究初期，即 2020 年初，各州长的韧性指标值都处于较低水平，随后在第 14-16 周，出现了一个明显的峰值。这与美国首次疫情高峰时间段相吻合，可能表明当时州长们通过强调韧性来鼓励民众遵守防疫措施。此后，该指标值出现下降，但在 2020 年末和 2021 年初再次出现峰值，这可能与第二波疫情高峰或疫苗接种初期的不确定性有关。值得注意的是，在大部分时间里，民主党州长的平均韧性指标值略高于共和党州长，但差异不显著，除了上述的 2 个峰值期间。此外，在2021年后期，民主党州长发送的关于韧性主题的推文明显多于共和党州长。这表明，在某些时段，民主党州长可能更倾向于使用韧性信息来应对疫情。该图有力地佐证了论文提出的假设，即州长使用韧性信息可以影响公众行为，以及支持在公共卫生危机中使用社交媒体传达韧性信息的重要性。

整体而言，该图表清晰地展示了疫情期间各州长使用韧性信息的模式，为研究韧性信息在公共卫生传播中的作用提供了有价值的证据。此外，也反映出不同政治立场的州长在危机沟通策略上的差异。

不同情境下复原力趋势

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🔼 该图表为论文中的图4，由三个子图(b)、(c)和(d)组成，分别展示了COVID复原力趋势与居民住宅停留时间、零售场所停留时间和杂货店停留时间之间的关系。三个子图均以时间为横轴，以复原力指数和各类场所停留时间的标准化数值为纵轴。在所有三个子图中，复原力指数均用绿色实线表示，并且带有表示不确定性的阴影区域。各场所的停留时间则用灰色实线表示。

(b)子图展示了COVID复原力趋势与住宅停留时间趋势的对比。可以看出，在研究期间，复原力指数和住宅停留时间之间存在着明显的正相关关系。当复原力指数出现峰值时，住宅停留时间也会相应上升，表明当政府官员在推文中更多地使用与复原力相关的内容时，居民更有可能居家。尤其值得注意的是，复原力指数在第15周和第50周左右出现两次峰值，住宅停留时间也在这两个时间点附近达到了相对高点。这表明，在疫情高峰期，政府领导的复原力信息对鼓励民众居家隔离起到了显著作用。

(c)子图展示了COVID复原力趋势与零售场所停留时间趋势的对比。可以观察到复原力指数和零售场所停留时间之间存在着明显的负相关关系。当复原力指数较高时，零售场所的停留时间往往较低。特别是在第15周和第50周左右，复原力指数的峰值与零售场所停留时间的低谷相对应，说明复原力信息有助于减少居民在零售场所的逗留时间。

(d)子图展示了COVID复原力趋势与杂货店停留时间趋势的对比。该图与零售场所停留时间的趋势相似，显示出复原力指数与杂货店停留时间之间存在负相关关系。当复原力指数较高时，杂货店停留时间会减少。这表明，政府领导的复原力信息不仅有助于减少在非必要场所的停留，也能促使居民减少在杂货店等必要场所的停留，从而减少病毒传播风险。

总的来说，这张图表通过视觉化的方式，清晰地呈现了政府领导的复原力信息与社区居民行为之间的关系。该图表的数据和分析支持了论文的主要论点，即领导者在社交媒体上发布复原力信息可以有效提高社区在疫情期间的依从性，鼓励居民居家，并减少不必要的出行。图表清晰地显示了复原力信息对居民行为的引导作用，增强了论文结论的可信度。

推文实验样本

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🔼 该图展示了一项在线控制实验中使用的推文样本。实验旨在研究州长在社交媒体上发布的包含复原力信息的推文如何影响居民的社区合规性。实验分为对照组和实验组，两组均被告知“作为对Delta变种新冠病毒传播的回应，你的州长刚刚发了一条推文”。对照组的推文内容为“请待在家中，避免不必要的出行，大家”。实验组的推文在对照组的基础上增加了一句“我们会度过难关”。这一简单的额外句子旨在引入复原力的概念，以此来测试复原力信息对社区合规性的影响。实验中，两组参与者在看到推文后，需要回答一系列问题，包括他们是否会因此支持“花更多时间在家”和“避免不必要的出行”等行为。此图清楚地展示了研究人员如何通过控制实验来研究推文内容的微小变化如何影响人们的态度和行为。实验组推文中的“我们会度过难关”这一短语突出了复原力的重要性，并暗示了一种对挑战的乐观态度。该实验的设计旨在量化复原力信息在公共卫生危机期间促进社区合作和合规性的潜在作用。通过比较对照组和实验组的结果，研究人员试图揭示复原力信息是否能够提高人们对政府建议的遵守程度，从而为公共卫生政策和沟通策略提供有价值的见解。此外，此实验也为社交媒体信息对行为的影响研究提供了参考。

用于收集参与者依从性意见的滑块

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🔼 该图表展示了一个在线实验中用于衡量参与者对州长推文的依从性意见的交互式滑块。滑块设计用于量化参与者在多大程度上认为州长的推文促使他们支持“花更多时间待在家里”和“避免不必要的出行”这两项措施。图表的标题明确指出了其目的：“用于收集参与者关于依从性的意见的滑块”，这表明了该图表在研究中的作用是收集参与者对特定政策建议的反应。滑块本身从0到100的范围内，提供了对依从性意愿进行定量评估的手段。默认位置为50，允许参与者表达同意或不同意。该图表在实验的背景下至关重要，因为它通过提供对参与者在阅读州长推文后的主观依从意愿的衡量来帮助研究人员量化和分析州长推文中的信息传递效果。通过使用滑块而非标准李克特量表，研究人员能够收集更加细致和精确的数据，更准确地捕捉到参与者的态度细微差别。此外，这种视觉化的数据收集方法可以减少主观性，因为它为参与者提供了一个明确的范围，让他们表达他们的依从意愿。该图表在实验方法中的使用表明，研究人员致力于使用能够提供有意义数据，从而对研究问题产生重要见解的工具。同时，图表本身呈现较为简洁，可读性较高，并清楚的展示了其所要表达的含义。研究人员使用这种方式来衡量参与者对特定政策建议的反应，也为其他研究人员提供了有益的参考。