6.研究结果和发现
初步观察“死亡”一词的搜索频率随时间的变化，可以发现自新冠疫情开始以来，人们对这个词的关注与日俱增，如图1（a）所示。图的形状是弯曲的，变化的幅度也不尽相同，但意大利和英国的轨迹都是上行，意味着这场疫情总体上加剧了两国的平均焦虑程度。我们认为，图1（a）中观察到的趋势差异从文化相对性的角度折射了跨地域的文化差异。我们还发现，人们对相同处理方式的响应强度随空间而变化，基于文化的发展方法称之为文化滞后效应（Tubadji、Angelis and Nijkamp，2016）。
为了验证我们观察到的是死亡焦虑效应，而不是简单的由于封闭期间待在家里导致的在线搜索量普遍增加，我们比较了“死亡”一词和“自杀”一词的搜索趋势，如图1（b）所示。“自杀”一词的搜索呈下降而非上升趋势。这证明，我们的语言分析方法以建构主义和解构主义的方式反映了公众的心理状态，其中观念和心理状态以文化情境化的方式形成对现实的态度，关键词则代表并从统计上记录了情境的演变发展。
通过比较疫情之前和期间有关变量的描述性统计数据，可以更深入地了解我们分析的三个国家的趋势。我们将英国和意大利的关键词搜索量与对照组瑞典进行对比，得出了三个主要结论。第一，瑞典民众（意大利民众）在疫情之前和期间搜索“死亡”一词的次数最少（最多）。第二，疫情增加了所有国家搜索“死亡”一词的频率。最后，“死亡”一词的搜索量在英国增长最快，翻了一番；而意大利的“死亡”搜索量仅增长了50%。这些统计观察结果与基于文化的发展范式得出的预测相吻合，即由于潜在的文化偏向，不同地域对相同的负面冲击会有不同的响应强度（Tubadji、Angelis and Nijkamp，2016）。我们需要从经验分析的角度，分离这种文化偏向效应与封闭效应的发生时间以及被分析国死亡人数增加引起的那部分效应。
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双重差分分析
双重差分法可以用来对描述性统计数据进行更深入的经验分析。表1显示了实施封闭政策前后国内死亡焦虑的差异结果。表1展示了三个模型。模型（1）检验假说1，并探讨封闭对全国公众死亡焦虑程度的影响。模型（2）检验假说2，研究公开宣布的死亡人数对全国公众焦虑程度的影响，死亡人数代表了生命的不确定性。对模型（1）和模型（2）的结果进行比较有助于分辨假说1或假说2的效果是否在模型（1）中占据优势。模型（3）是一个扩充模型，加进了处理效应（treatment effect）及其时间和溢出交互项，从而考虑了意大利的封闭政策对英国民众焦虑的影响，反之亦然。这可以捕捉跨国溢出效应并检验假说3。
表1给出了若干见解。首先，意大利早期实行封闭政策对意大利和英国民众的心理健康均产生了不利影响。随后英国实施封闭措施，焦虑感才有所减轻，尤其是在英国。这一结果与基于文化的发展范式对群体信号显示和焦虑效应的假设相符，一如霍尔（Hall，1966）所述：英国的焦虑感日益加剧，是因为它看到意大利在相同的疫情威胁下采取了更严格的预防措施。英国政策的前后矛盾也对意大利产生了负面影响。在所有国家中，较高的死亡率增加了模型的解释力并影响了评估模型中的其他效应，因此对焦虑具有统计意义上的显著影响，而死亡率对焦虑的这一影响在意大利更为严重。
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各国在死亡报告方面有不同的做法（例如，是在医院、疗养院还是在住所死亡），但具备可比性的是，报告的死亡人数反映了人们观察到的这场疫情的显著影响。因此，人们对计数方法和数字公布方法的差异所做的反应，有其根植于认知偏差的重要行为效应（Tversky and Kahneman，1979）。英国决定实行封闭政策似乎减轻了意大利人的焦虑情绪；我们对此的解释基于一种行为解读，即发出了确认所选生存策略的信号。
图2提供了数据的补充检查。我们呈现的是英国和意大利实行封闭措施前后的拟合线趋势。实行封闭措施时，两国的线性趋势似乎都呈明显的紊乱状况。与表1一致，在第72天意大利实行封闭政策之后，该趋势的中断与两个国家的焦虑加剧有关。同理，由于英国在第83天实行封闭政策，两个国家的死亡焦虑都有所减轻；我们认为这支持了从基于文化的发展范式所做的解释，
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即在不确定时期，相关群体的行为可以作为一种信号，确认我们所选的生存策略是适当的或增强对这一策略的怀疑。
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图2旨在证明使用中断时间序列分析（Interrupted Time-Series Analysis，ITSA）评估政策影响是合理的，这是非连续回归方法的一个特例，其中政策措施被界定在某个时间点上（Hausman and Rapson，2018）。我们的ITSA方法既适用于本国的封闭措施，也适用于他国的封闭决定。在这两种情况下，我们将其他的政策实施日期视为干扰因素。表2给出了这些结果（5.我们重新评估了ITSA方法的双重处理效应，结果与表2一致。），并再次揭示了封闭政策对心理健康的影响。这种同一方法下的三角测量法证实，意大利和英国的封闭政策效应存在符号上的差异，如表1所示。图3是英国和意大利两种情况的预测值图，揭示了中断时间序列的典型趋势。
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在与没有实行封闭政策的国家进行对比时，上述影响是值得考虑的，瑞典充当了这一对比角色。瑞典民众已经获得了死亡率信息，因此在模型（1）所示的焦虑函数中，瑞典民众是隔离和分析公共封闭政策实施效果的绝佳对照组。
封闭政策的对照国瑞典
一方面使用瑞典与英国的差异，另一方面使用瑞典与意大利的差异进行的估算，其逻辑与上一节相同。我们使用了三个设定：国家效应、死亡率效应和跨国溢出效应。不过在这些估算中，因变量是基准国（瑞典）和处理国（分别是英国或意大利）之间的差异。表3所示的结果证实了以瑞典作为对照组时表1和表2的结果。此外，如果我们关注地域差异，那么估算的效应在统计上更显著。
研究结果显然支持假说1、假说2和假说3。它们表明，死亡率作为一个客观因素对公众的心理状态有主导性影响，而这并非没有公共政策偏向，因为计算方法、特别是数字的报告都受制于反映了文化的决策。虽然这可以确证人们通常是现实和理性的，却也强调了我们在不确定情况下的行动将受到文化偏向的影响。人们或许会知道本国计算死亡人数的方法和其他国家不同，但公开报道的死亡数字也能产生类似的效应。尽管这些结果揭示了公众心理状态对公开报道的死亡数字的敏感性，可我们并不主张操控这些数字，而是提请公共政策制定者要意识到其公告和行动的后续影响，因为这在稳定民众心理健康方面发挥着重要作用。
小时效应和其他稳健性检验
为了进一步交叉检验我们的发现，我们对语言的叙事经济学方法及其对各国应对新冠疫情的行为差异的解释力进行稳健性检验。图4详细呈现了英国平均每天对“死亡”一词的每小时搜索情况。这张图将搜索行为分成封闭前和封闭后两个时段，并以疫情的开始（1月1日至14日）作为基线。图4揭示了三个值得注意的方面。首先，“死亡”一词的搜索频率在20：00 — 02：00达到峰值。（6.正如Tubadji、Boy and Webber（2020）揭示的，这证实了欧洲各地对极右偏好的搜索密度日益增加。）其次，使用谷歌搜索“死亡”关键词的时间模式在封闭之前已经存在，且延续到封闭之后。最后，封闭政策降低了白天在谷歌上搜索“死亡”一词的频率，这说明英国民众每天经历的焦虑程度较为一致。然而，临睡前的几个小时仍然是应对死亡焦虑的最困难时刻。
图5显示了瑞典、英国和意大利搜索情绪中性词“椅子”的时间模式。对于英国和意大利，我们还使用一条垂直线表示封闭期的时间，并在各自国家实施封闭之前和之后的观测值中得出一条拟合线。在整个时期，瑞典民众使用谷歌搜索“椅子”的频率没有变化。相比之下，意大利和英国的数据较不稳定；拟合线表明，在封闭前的疫情初期，人们对椅子的兴趣逐渐下降，而封闭之后椅子的搜索量则有所提升。这说明，封闭之后，人们更热衷于在线搜索。（7.它还可能表明家里椅子的使用率增加，所以需要购买/更新椅子。）但是搜索趋势没有间断，与焦虑相关的“死亡”一词的搜索频率也是如此。我们认为，这证明公共政策的确对民众焦虑产生影响，而且这并非一种完全相同的、可以在所有词语中错误地观察到的倾向。因此统计研究证实，这种文化的叙事经济学实证方法是一种可靠且有意义的分析工具。在大数据时代，这是一个重要信息，毕竟语言证据虽然非常丰富，但是尚未应用于评估政策影响。
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