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　　新冠疫情和相關防疫政策對全球健康和經濟造成了影響，這可以使用醫學和經濟數據進行追蹤。但疫情對個人心理幸福感的影響無法直接地衡量，進行調查的成本高昂、耗時漫長，而且覆蓋面有限。

　　論文采用2020年1月至5月期間超過100個國家的1056萬人發布在推特和微博上的6.54億條發文，利用機器和深度學習解析了覆蓋65種語言的國家、地區尺度每日情緒指數，追蹤在2020年第一波新冠大流行期間全世界人情緒變化及其對防疫政策的響應。結果表明新冠爆發導致了研究中所有國家的情緒感受快速下跌，澳大利亞、西班牙、英國和哥倫比亞下降最多。平均而言，觀察到積極情緒的恢復較慢（以一國情緒恢復到穩定態一半水平所需天數——情緒恢復半衰期），從以色列的1.2天到土耳其的29.0天不等。相比之下，封城政策對大多數國家的表達情感有微小的正面作用。這些結果反映了在受疫情影響嚴重的國家，沒有限制措施而讓病毒傳播會造成程度相當甚至更為嚴重的心理負擔。本研究展示了社交媒體數據和機器學習方法的結合有助于我們理解全球尺度的情緒變化，也可以為政策制定者提供參考。