北師大團隊:緩解疫情焦慮要少打遊戲多刷微信微博

2020-12-17 新京報

▲圖片來源：新京報網

文 | 張洪忠 何康 蘇世蘭 朱烊樞

2020年1月20日，國家衛健委專家鍾南山院士答記者問時，肯定了新型冠狀病毒肺炎人傳人，已有14名醫務人員感染。新冠肺炎疫情迅速成為社會關注焦點。

2020年1月23日，疫情中心武漢實行交通管制。全國各大城市也陸續啟動應急響應，號召市民「不出門」。2月12日湖北公布新增病例數量當天突然躍升14840例。2月13日主要疫情地的湖北省委、武漢市委主要領導職務調整。

2月中旬這個時間點對全國民眾來說面臨三個方面的問題：為抵抗疫情長時間封閉在家中、春節假期結束面臨復工復學以及疫情本身帶來壓力。

上述由新冠肺炎疫情所導致的問題會不會給廣大民眾帶來心理焦慮？有多大的心理焦慮？接觸哪些信息會對心理焦慮有影響？如何規避焦慮情緒？

為此，北京師範大學新媒體研究中心通過極術雲網絡調查平臺，在2020年2月13-14日採集全國5100名網民，在新冠肺炎疫情期間的SAS（焦慮量表）的20項焦慮指標、風險感知、媒介消費等數據，從多個角度展開調查，分析疫情之下的信息傳播對焦慮的影響。

近八成調查對象表示沒有焦慮

調查結果顯示，樣本網民的平均焦慮指數為42.2。所調查的全國樣本網民中焦慮情緒比例有21.3%。

根據SAS焦慮測試量表，標準分50分以下為沒有焦慮，樣本網民中沒有焦慮者佔比78.7%；標準分50-59分為輕度焦慮，樣本網民中輕度焦慮者佔比14.2%；標準分60-69分為中度焦慮，全國樣本網民中度焦慮者佔比5.7%；標準分69分以上為重度焦慮，全國樣本網民重度焦慮者人數佔比1.5%。

▲圖1：全國樣本網民焦慮程度分布

確診病例數量與民眾焦慮程度不成正比

首先想到的是會不會確診病例越多的地區，人們的焦慮程度越高？將全國截至2月13日的新冠肺炎患者數量和平均焦慮指數做二維圖，從圖中可以看出，平均焦慮程度和患病數量之間沒有線性關係。

湖北、浙江、河南等地的患病數量多，但平均焦慮指數並不在前五位。而當時確診數量不在前十位的上海、北京、重慶的平均焦慮指數排在前三位。

▲圖2：各省份平均焦慮指數 VS 累計確診數

其次，不同年齡、學歷、收入群體受疫情影響的心理會不一樣：21-30歲在各年齡段中平均焦慮指數最高（43.2），職業是公檢法/軍人/武警的平均焦慮指數最高（45.5），從學歷的角度來說，碩士研究生學歷的人最焦慮（44.9）。

反過來看，總體上最不焦慮的是離退休的老年群體，50-59、60歲以上人群的平均焦慮指數都沒有達到50分。

第三，影響最大的還不是人口特徵變量，而是人們對風險感知的差異。

感覺自己感染的可能性高的網民，遠高於認為自己感染可能性低和完全沒有的人，其焦慮指數超過50，已經達到了輕度焦慮症狀標準。

▲ 圖3：感覺自己感染的可能性與焦慮指數

焦慮指數和較之他人感染的可能性大小呈正比。認為自己比其他人感染病毒的可能性高的人，其焦慮指數超過50，達到輕度焦慮。

▲ 圖4：自己較之他人感染的可能性與焦慮指數

不同信息導致不同程度焦慮：關注防疫措施可降低焦慮

新冠疫情期間，人們接觸最多的可能就是各類疫情信息，每一種疫情信息對焦慮有怎麼樣的影響呢？我們通過數據得出了以下四點結論：

一是認識新冠病毒肺炎患者或所在小區發現新冠病毒肺炎患者，對焦慮有正向影響；

二是關注預防新冠肺炎方法、新冠肺炎確診數量、復工復學信息、疫情分析信息越多，對焦慮指數越是有降低效應；

三是關注社會捐助信息和關注老百姓生活狀況越多，對焦慮指數有升高效應；

四是人口特徵方面，年齡越小、受教育程度越高，焦慮指數越高。

▲圖5：疫情信息接觸對焦慮影響示意圖（箭頭數字為回歸係數。調整R方值依次為：0.022、0.048、0.114）

用微博微信行為會顯著降低焦慮心理

進一步來看，新冠肺炎期間絕大多數人都在家預防，不能聚餐，不能尋親訪友，媒介消費成為一個重要的打發時間方式。那麼，在家看電影、打遊戲等媒介消費對焦慮會有什麼影響呢？

調查設計了家庭媒介消費內容：在家看電影、看電視劇網劇、看綜藝節目、看體育節目、用微信微博、打遊戲、看新聞、看書、看抖音快手等短視頻。結果顯示：

看體育節目和打遊戲兩項媒介消費行為對焦慮有明顯的增強效應；看綜藝節目和看抖音快手等短視頻對焦慮有一些弱的增強效應；用微博微信行為會顯著降低焦慮心理；看書、看電視新聞、點電視劇網劇、在家看電影等媒介消費行為不會對焦慮產生影響。

遊戲和體育兩類內容本身就是刺激性高的媒介消費內容，在當前防控疫情的緊張背景下，建議此類媒介消費內容能適當控制，降低增加新冠疫情帶來的焦慮。

▲圖6：媒介消費對焦慮影響示意圖（箭頭數字為回歸係數。每次調整R方值依次為：0.022、0.048、0.114、0.160）

附錄：樣本人口構成

▲圖7：各省份被調查人數分布

▲圖8：調查對象的人口特徵分布情況

□ 張洪忠 何康 蘇世蘭 朱烊樞（北京師範大學新媒體傳播研究中心）

編輯：李碧瑩 校對：李立君

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