麻省理工学院研究人员说,高污染与中国人的不满有关。

随着伦敦在19世纪和20世纪的工业化,它产生了雾,其中很多。在尤其糟糕的日子里,伦敦被浓稠的黄绿色气体窒息,可能会杀死,使得相当多的Mi

随着伦敦在19世纪和20世纪的工业化,它产生了雾,其中很多。在特别糟糕的日子里,伦敦被浓稠的黄绿色气体窒息,可能会杀死,使气候相当痛苦。如此之多,诗人和剧作家奥斯卡·王尔德(Oscar Wilde)曾经说过:“伦敦充满了雾和严肃的人。我不知道,雾是否产生严肃的人,还是严重的人产生雾,而是整个事情都让我感到紧张。”

现在,麻省理工学院的研究员西奇·郑可能对奥斯卡·王尔德(Oscar Wilde)有一个答案:空气污染实际上确实会使人们更加严重,或者至少不那么快乐。但是多年来,伦敦的空气有所改善 – 相反,郑查看了中国,这是21世纪地球上的雾化景点之一。

先前的研究研究了人们幸福的自我报告,并将其与空气污染进行了比较,但是这些反思在污染峰值之后发生,并倾向于反映人们的整体幸福。郑及其同事想知道是否有更好的方法来确定当下有多少污染影响幸福。幸运的是,人类喜欢谈论自己。如今,人们的自我表达在社交媒体计划上发生了最大的作用,因此郑向中国版本的Twitter求助。事实证明,这是一个非常丰富的数据来源 – 郑的样本量包括来自589,000名用户的3300万个帖子。

测量污染是一项相当简单的任务。中国环境保护部发布了每日空气质量指数或AQI,该指数衡量了每个城市的主要污染物。除了查看AQI外,郑还专注于中国人特别关注的一类污染物,PM2.5。 (或小于2.5微克的颗粒物)近年来一直是中国最常见的污染物形式,其尺寸较小,使颗粒能够在空气中保持更长的时间,绕过鼻子,甚至可以进入身体疾病和健康状况不佳。但是,将空气污染与情感相匹配要困难得多。显然,要经历3300万个职位并评估他们是否表达幸福,这显然太多了。幸运的是,机器学习算法能够筛选大量的文本,流程的语言,并阐明每个帖子表达的幸福感。 Zheng及其同事以0到100的比例使用了一个幸福指数来量化帖子的平均幸福感,并使用每个帖子的地理标签将其与污染高或低污染的地方区域相匹配。更重要的是,他们使用两种不同的机器学习算法来比较测量值,并确保其结果不仅仅因为其算法中存在一些缺陷。

这两个图表a)研究中使用的新南微博柱的密度和分布以及b)总体幸福感与给定日期的PM2.5水平之间的关系。图片来源:Zheng等,2019

他们发现的东西不足为奇。幸福与污染之间存在显着的负相关。然而,随着他们的更深层次,结果变得更加细微。在高污染日上,妇女往往比男性更加不适。而且,当周末或假期的高污染日掉下来时,西娜微博的帖子表达了更多的不幸。毕竟,由于高污染而不得不取消您的社会计划,这不太可能在您的脸上露出微笑。在中国,污染会导致110万人每年过早死亡,并损失其经济380亿美元。尽管遭受了损失,但中国仍在继续努力,每年以惊人的8%增长。但是这种增长似乎并没有真正使人们感到高兴。它会产生污染,从而显着影响人们的生活质量。而且,当人们痛苦时,他们倾向于非理性地采取行动。先前的研究表明,人们在高污染日以冲动和冒险的方式采取行动。希望像郑这样的研究能够使中国政府有所推动减少污染:如果不使人们的生活变得更好,以防止与高污染相关的高成本。

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