空气污染是全球性严峻环境问题之一。日益频繁的人类生产生活活动将大量颗粒物、有害气体和生物病原体等排放进空气，导致大气环境恶化。流行病学和毒理学研究显示，空气污染与呼吸道、肺功能、心血管生理性损害，以及中风、脑结构病变存在一定关联。心理学研究表明，空气污染对人们的心理和行为也会有负性影响。本文研究者先后采用大数据分析和图片启动实验两项研究，探讨现实中的空气污染是否会左右各地人群的网上情绪表达，以及空气污染具体如何导致个体产生消极不良情绪。

随着信息技术的迅速发展，互联网已经可以记录下上网人群每时每刻的网上数字痕迹。基于海量社交媒体信息的大数据分析，可实现对个体和群体情绪心理的及时刻画。在研究1中，我们测量了大样本人群在微博上表达的情绪信息，分析与他们所处地区的空气污染状况之间的实时关联。

研究1在空气污染治理的两个典型年份2014年和2017年分别具体展开分析，重点考量了PM2.5和空气质量指数(AQI)这两个空气污染浓度指标。我们从微博平台上随机抓取了中国422个地级市297067名微博用户5292万条公开发布的微博文本。随后，研究采用SnowNLP对这些微博文本进行自动化情绪测量，计算获得城市层面的日情绪值。

词云分析能够直观展示空气质量最佳日和最差日的高频关键词实例。如图1所示。

以上大数据分析表明，空气污染能实时预测大众的负性情绪表达，但这一关系模式只在大气污染较为严重期间成立，而在空气污染状况明显改善期间并不成立。

根据环境应激模型的观点，人们将空气污染视为一种可感知到的威胁，可能决定了随后产生的不良反应。本文提出，消极情绪的产生可能是人们对空气污染诱发的威胁感知的应激应对。在研究2中，我们对空气污染影响个体情绪的主效应以及威胁感知的中介效应展开实验检验。结果显示，空气污染启动组参与者的情绪自评分显著低于控制组。以威胁感知为中介变量进行中介效应检验，发现威胁感知的中介效应显著，表明威胁感知中介了空气污染启动操纵对情绪自评的影响，后续的稳健性检验再次验证了这一发现。

本文研究结合了高生态效度的大数据分析方法与高内部效度的实验范式，发现确认了空气污染对人类情绪的不良影响。

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