Tijdens de COVID-19-pandemie, veel mensen wendden zich tot sociale-mediaplatforms om hun gevoelens te delen over de veranderingen die in de wereld om hen heen plaatsvinden. Essentiële werknemers, zoals medische zorgverleners, medewerkers detailhandel en horeca, en werknemers in het openbaar vervoer – twitterden minder vaak dan algemene gebruikers over COVID-19, maar meer over algemene geestelijke gezondheidsproblemen, volgens onderzoekers van het Penn State College of Information Sciences and Technology.

Aanvullend, terwijl tweets over onderwerpen over de hele linie van alle gebruikers minder positief waren tijdens de pandemie, de algemene tweets van essentiële werknemers waren positiever in vergelijking met algemene gebruikers, vonden de onderzoekers.

Het team was erop uit om te onderzoeken of de pandemie een grotere impact had op het welzijn van essentiële werknemers, en of ze zich tot de media wendden om erover te vertellen. Hun bevinding dat tweets van essentiële werknemers over alle onderwerpen positiever zijn dan algemene gebruikers, wijst op een trend die vóór de pandemie voor essentiële werknemers begon en sindsdien consistent is gebleven.

"Je zou denken dat mensen die essentiële werkers zijn met een zeer stressvolle balans tussen werk en privé en veel dingen aan de hand hebben, meer negatieve dingen te zeggen hebben, " zei Johnna Blair, promovendus in informatiewetenschappen en technologie en hoofdauteur van het onderzoekspaper. "Maar ze hadden eigenlijk een hogere sentimentscore dan gemiddelde Twitter-gebruikers, en dat is interessant."

Blair legde uit dat een sentimentscore een berekening is die wordt gemaakt door algoritmen die het gevoel of de toon in een stuk tekst kwantificeren, op een schaal van positief naar negatief. Deze algoritmen schatten automatisch het sentiment van een tekstfragment op basis van het voorkomen van de positieve en negatieve woorden. De onderzoekers gebruikten een bestaand lexicon en een op regels gebaseerd instrument voor sentimentanalyse, VADER (Valence Aware Dictionary en Sentiment Reasoner), in hun analyse.

In deze studie van meer dan 4, 000 Twitter-accounts tussen 1 januari 2019, en 30 september 2020, berichten van essentiële werknemers waren over het algemeen consistent hoger in sentiment dan die van algemene gebruikers, zowel vóór als tijdens de pandemie.

Deze verrassende resultaten kunnen een paar mogelijke verklaringen hebben, volgens Blair.

"[Hypothetisch], de mensen die zich aangetrokken voelen tot essentieel werk, zoals dokters en verpleegsters, kunnen een sterker gevoel van doelgerichtheid van hun baan krijgen of kenmerken delen die hen positievere mensen maken, en ze kunnen dat dan online projecteren, "zei Blair. "Of, het kan zijn dat sommige van deze banen ervoor zorgen dat ze een openbaar Twitter-account hebben, waar ze misschien minder geneigd zijn om negatieve dingen te posten als er werkgerelateerde gevolgen kunnen zijn."

De onderzoekers zijn van plan om deze mogelijkheden te onderzoeken met meer diepte-interviews met essentiële werknemers in toekomstig werk.

Hoewel de onderzoekers erkennen dat hun eerste onderzoek nog niet het volledige verhaal vertelt van een zeer complexe en uitdagende tijd in het leven van essentiële werknemers, het biedt enkele inzichten om toekomstig onderzoek te begeleiden.

"Als je kijkt naar COVID-gerelateerde psychische problemen, we moeten erkennen dat de essentiële werknemers op dit moment waarschijnlijk door de moeilijkste situaties gaan, " zei Saeed Abdullah, universitair docent informatiewetenschappen en technologie. "We wilden ons concentreren op deze nichepopulatie die in de voorhoede staat van veel van de strijd tijdens COVID-19, en kijk dan met welke potentiële problemen ze worden geconfronteerd en hoe we ze beter kunnen ondersteunen op het gebied van hun mentale gezondheid en stress."

Hij voegde toe, "Ik denk dat er een aantal echt interessante potentiële toekomstige richtingen zijn, zowel op het gebied van technologieontwikkeling als op het gebied van een beter begrip van maatschappelijke vraagstukken."

Het werk werd gepubliceerd in de baanbrekende werktrack op de CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, in mei.