新型冠状病毒肺炎疫情前中期民众恐慌情绪的影响因素探究

◆谢茹羽 袁梦菁 邢少婷 李 梦

一、引言

2019年12月底，与SARS极为相似的新型冠状病毒疫情于武汉爆发，并随着春运迅速扩散，给民众带来了巨大恐慌。尽管我国已经有SARS防治的经验，但此次病毒的爆发正处于春运时期，人口大流动使其易于大范围传播；同时在信息化背景下，真假难辨的疫情信息广泛传播，增加了民众对事实清晰认知的难度，加剧了民众恐慌。

在事件发展的前中期对民众情绪进行控制有利于最大化降低损失。李田田等（2007）指出随着突发事件发展阶段不同，公众心理也对应不同[1]。从事件发生之初到高峰期内，公众往往或表现出较高程度的震惊、焦虑、恐慌等负面情绪。本次疫情自2019年12月底出现征兆，2020年1月20日相关报道开始密集出现，在2月中旬放缓，民众恐慌情绪在这段时间较为强烈，并于2月末下降到一个较低水平。本文所收取的问卷数据来自2月5日至2月25日，这一时间段正处于疫情发展的前中期，对于探究新冠病毒肺炎疫情前中期民众的恐慌情绪及其影响因素具有时效性和代表性。

二、文献综述

（一）突发公共卫生事件及应急管理的研究现状

目前，我国将突发公共卫生事件定义为严重影响公众健康的，具备突然性、危害性、群体性等特点的，包括重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物中毒等危害较大的有关健康的事件[2]，为避免巨大损失，有效进行应急管理十分重要。

针对如何进行应急管理，Jiahui Wan（2014）探讨了竞争、分组和羊群行为等个人行为对应急管理措施实施的影响[3]。结合我国情况，王笑笑等（2016）指出应重视日常应急准备、预备和预警等基础性工作，运用主动、积极的前沿管理手段进行风险管理，为应急管理做好铺垫[4]。陈鹏（2019）提出从加强应急管理机构内部协调、调动社会、市场力量积极参与、补齐城乡基层应急管理短板和加快相关法律制定四个层面来完善现有机制[5]。近年来，事件中民众、媒体、危机三者相互关联，童星（2019）强调要打破多元主体之间的信息和资源壁垒，形成全阶段、全方位的实时协同治理机制[6]。此外，Russell Neuman（2014）指出当下信息化背景下政府应密切关注网络舆情，建立突发事件的新闻发布机制，对网络舆论进行引导来进行应急管理[7]。

（二）突发公共卫生事件民众恐慌情绪及行为的研究现状

突发性灾害事件具有不确定性、危害性和复杂性的特征，容易引起民众的恐慌焦虑情绪。针对民众恐慌情绪的影响因素的研究中，Otway和Winterfeldt（1982）很早就强调了风险感知的影响，提出了时间的增加会加强民众对于风险严重性的感知[8]。谢晓非等（2003）认为公众风险认知会受到事件特征的影响，风险沟通的渠道如社交媒体、人际关系网络等进一步起到调节作用，且人格特征作为中介变量制约风险认知的形成[9]。张沙沙（2015）将突发事件中恐慌的产生原因进一步归纳为安全需求受到威胁、事件不确定性导致认知失调、生活秩序和习惯被打破、信息不对称、民众高度的应急状态和周围民众的恐慌情绪感染等六个方面，并定量分析了人口统计学变量中的性别差异对民众恐慌情绪的影响[10]。

（三）网络舆情对民众心理及行动影响的研究现状

网络舆情代表着广大网民对特定问题的看法、情感、态度等，它的载体是网络，核心是民意。在其相关研究中，Siegrist和Cvetkovich阐述了人们相比正面更关注负面信息，这种倾向性在突发性事件中尤为明显；且根据公众记忆理论，网络报道数量会对民众风险感知产生影响。刘志明等（2013）指出突发事件容易通过网络进行无理性、扩散性传播从而形成非正常的网络舆论和社会压力并引发网络社会情绪危机[11]。在利用合理利用网络舆情研究方面，Barbara Reynolds提出了快速、准确、可靠的CERC风险沟通的三大原则。马文渊（2019）指出了目前我国应对网络舆情存在信息发布不及时、政府信息传输效率低以及信息互动效果差的问题，而这将进一步导致民众的盲目乐观或悲观情绪，以及紧张和焦虑等情绪问题[12]。高旭东等（2019）则通过研究长生疫苗事件的网络舆情发展，指出了政府及时真实地发布权威信息、合理运用新媒体来缓解民众恐慌心理的重要性[13]。

（四）研究述评

国内外学者对于突发性事件及其应急管理进行了大量的研究，集中体现在对突发事件内涵的界定、分类、阶段的划分，事件的演化机理，以及基于政府的角度探究有效的干预手段和应急管理决策体系。针对事件中民众的恐慌情绪，已有研究发现了个体因素、事件特征、信息因素等对民众恐慌情绪的作用，但其大都较为分散，针对具体的典型事件的实证分析较少，且网络舆情对民众心理影响的相关研究也大都集中于定性的探讨。对于突发公共卫生事件前中期民众面对灾难的恐慌情绪影响因素的整合性研究相对缺乏，且已有的实证研究大都集中于2003年的非典疫情或影响相对较小的公共卫生事件，与如今情况已有较大的差别。

因此，基于以上国内外学者对于民众恐慌情绪的探讨及此次疫情前中期背景，对如个体因素、认知因素、媒体信息等因素与恐慌情绪及其相互的关系进行探究，为此后的突发公共卫生事件前中期民众心理防控提供建议。

三、模型构建

（一）理论基础

1.涟漪效应理论

在面临突发事件时，民众恐慌情绪的形成是基于其对事件的风险感知的，而有关民众风险感知的影响因素最著名且成熟的理论，便是Slovic（1987）年时所提出的涟漪效应理论[14]。该理论指出公共突发事件所产生的影响不仅与突发事件本身的危害程度以及性质有关，也与事件与信息传播过程中民众对信息的获取、社会媒体的相应传播还有政府等多方面因素有关，事件本身就像是投入河中的石头，而能够激起的水花及涟漪的影响范围即民众对事件的风险感知，则是事件传播中外界因素综合作用的结果。

（二）假设构建

在有关民众在突发事件中感知及情绪影响因素的研究中，孙多勇（2005）归纳出五个重要因素，即事件的特征、政府及媒体的行为、个人的特征、信息传播的中介效用及从众行为[15]，刘晓君（2017）归纳出事件属性、政府应对、媒体传播和群体心理及行为四种因素[16]，其他相关研究的结论与之也较为一致，由此，我们可以事先将疫情发展前中期民众恐慌情绪的影响因素归为五类，即个体特征、事件特征、外在条件、信息因素及民众的风险认知。

民众在对所接收的信息进行综合处理后形成自己的对事件的风险感知，这种认知判断则决定了民众自身对事件的态度、预期及把控感等，会直观地影响其心理状态，由此假设：

H1：风险认知显著影响恐慌情绪。

Armfield（2006）认为民众对相同事件的态度，也因为个体特征差异和认知差异而有所区别[17]，众多研究也发现恐惧情绪随着人口统计变量，如性别、年龄、学识、心理素质等差异而有较大差异，由此假设：

H2：个体特征显著影响风险认知。

H3：个体特征显著影响恐慌情绪。

事件的特征，如传播性、危害性、发生的概率等都是民众对事件态度最根本依据，Covello和Merkhofer(1994)指出事件的潜在性、熟悉性、不确定性等会因素会调节民众的风险感知[18]。由此假设：

H4：事件特征显著影响风险认知。

H5：事件特征显著影响恐慌情绪。

Slovic(1987)的研究表明当民众面临风险事件尤其是突发性的、情况模糊的事件时，民众对信息有较高的需求，并且信息的质量以及传播条件都会影响民众对事件的认知。刘志明，刘鲁（2013）也指出突发事件容易通过网络进行无理性、扩散性传播从而形成非正常的网络舆论等引发社会情绪危机，由此假设：

H6：信息因素显著影响风险认知。

H7：信息因素显著影响恐慌情绪。

谢晓非（2003）有关SARS民众恐慌心理的研究表明，突发卫生事件中，政府行动是否积极，社会能否提供足够的支持，外在的资源是否充足都会影响民众对事件的感知，所处环境外界条件会影响民众对事件的预期及把控感，由此假设：

H8：外在条件显著影响风险认知。

H9：外在条件显著影响恐慌情绪。

依据以上假设，构建本文模型假设如图1所示：

（三）指标体系构建

民众的个体特征包括年龄、性别、个人的心理素质、受教育程度、经历经验、对事件的熟悉程度以及个体的态度偏好等因素。事件的客观特征则是指该突发风险事件自身的特征，如产生的机理、传播的途径、影响的范围、危害程度、科学对其的认知水平、具体事件的威胁性等方面。信息因素是各渠道信息的数量、频次、质量等特征，包括透明性、及时性、可靠性等方面。外界条件是指民众在疫情下所面临的外界条件，包括医疗资源、社会支持、政府支持等方面。风险认知则为民众对事件的把控感，以及对其发展的未来预期。由此构建本文指标量表框架，如图2所示。

四、数据处理

（一）信效度检验

本研究分别开展了预调研和正式调研。预调研共收集到50份问卷，经检验其Alpha系数为0.811，KMO值是0.769，巴特利特球形检验结果为378.391，显著性水平小于0.005，说明问卷信度良好、结构良好，适合做因子分析，此问卷能够运用在正式调研。

图1 新冠疫情下民众恐慌情绪影响因素假设构建

正式调研共收集到327份问卷，有效数量313份，经检验各研究变量的Alpha系数值均大于0.7，问卷总题项Alpha系数为0.887，问卷信度可靠。验证性因子分析结果显示潜变量测量模型的CR值高于评价标准0.7，说明具有良好的信度；测量模型的AVE大都高于或接近评价标准0.5，说明具有一定的收敛效度，一定程度上验证了问卷结构效度的合理性。

（二）样本的基本特征分析

在问卷调查中，填写者遍布全国各地，一定程度上全面地反映了不同地区人们对于此次疫情的态度。样本中，男女人数比例约为 3：7；从年龄看，19～30岁占 82.7%，18 岁及以下占 8.3%，，31～50岁占 7.7%，51岁及以上占1.3%；从受教育程度看，本科占83.7%，高中及高中以下占9%，大专占5.4%，硕士及以上占1.9%，总体来说，样本具有一定代表性。

（三）结构方程假设验证

本课题小组使用Amos软件对有效问卷进行分析，得到初始模型结构并对结果进行评价。

1.模型参数评价。根据P值对路径系数进行显著性检验，得到参数估计结果见表1。可见研究假设中的H1、H2、H3、H8得到了支持，其余假设没有得到直接验证。例如信息因素对恐慌情绪的直接影响并不显著，但其可能通过其他影响因素对其间接产生影响，模型需要进一步修正。

图2 新冠病毒疫情下民众恐慌情绪影响因素理论模型

表1 参数估计结果

2.模型拟合度评价。常用的拟合指数如表2所示，可以看出拟合度并不是很好，因此要对模型进一步修正。

表2 模型拟合指数

3.模型修正。

（1）删除不显著因子和路径。参数估计结果表中事件特征对风险认知和恐慌因素的P值都大于0.5，且事件特征中包含的因素在其他因子中也有体现，人的恐慌是主观感受，是通过个体实现的，故首先考虑删除事件特征。另外，由于信息因素对恐慌情绪的P值较大，为0.906，极为不显著，考虑到信息因素可以通过人的认知进行处理，进而产生恐慌情绪，因此删除此路径。删除后的结果中卡方值和各拟合指数都得到了优化，但与理想值仍有差距，需要进一步修正。

（2）删除测定系数较小指标。删除因子事件特征和信息因素对恐慌的路径之后发现测量指标PF1（受教育程度）的估计值过小，为0.045。为了不影响总体的拟合效果，可将受教育水平放在样本的基本特征中做分析阐述，模型中予以删除。

（3）根据修正指数修正。每次找出MI值最大的，在模型中建立相关路径，从而减少模型的卡方值，达到优化目的，循环往复。观察数据，可以看出彼此之间MI值最大的为e7和e8，为49.623，则应该增加PF2与PF3之间残差的相关路径。从实际考虑，当面对此类事件时，如果有较丰富的相关安全知识，则降低损失稳定自身情绪的能力越强。再次运行模型，寻找MI值较大的，并在实际情况的基础上，考虑是否需要采取对应的修正措施，直到最后没有变量的MI值可以再处理为止。

（4）根据临界比率修正。根据Pairwise Parameter Comparisons来判断对待估参数的设定，若值很小，则说明两个模型参数的数值间不存在显著性差异，且根据经验也可以说明，则考虑模型估计时规定两个参数的值相等，直到最后所有的CR值都大于2为止，得到最优模型如下。

根据上面修正的模型，得到模型拟合度见表3，可见模型中路径系数的显著性都很高，通过显著性检验。模型拟合结果比修正前有更加理想的拟合度，除了GFI基本符合外，其他指标都符合标准。模型中各潜变量之间的总效应如表4所示。

图3 最优新冠病毒肺炎疫情下恐慌情绪影响因素结构模型

表3 修正后模型拟合度分析表

（四）研究结果分析

经过上述分析可知，在新冠病毒肺炎疫情前中期背景下，个体特征（标准化系数为0.253，P值为0.000）、信息因素（标准化系数为0.241，P值为0.000）和外在条件（标准化系数为0.387，P值为0.000）正向影响风险认知，因为当民众经历经验较为丰富时，其对事件反应会更迅速并具有更清晰的认知；当信息来源渠道可靠、相关信息数量多且信息的真实度、可靠性、有效性很高时，民众更能形成清晰的预判，从而对事件认知更清晰；疫情中社会和政府提供的资源的多少会影响到民众对于事件严重性的感知。个体特征（标准化系数为-0.394，P值为0.000）和外在条件（标准化系数为0.107，P值为0.000）分别显著负向和正向影响恐慌情绪，因为民众受教育程度较高、态度更为积极乐观时，更能客观分析疫情情况，降低了舆论不确定性造成的跟风性恐慌情绪；外在条件的支持虽然提供了援助，但由于此次疫情十分严重，过多的支持表明疫情初期医疗资源普遍紧张的情况，因而这反而加剧了民众的紧张感和恐慌水平。风险认知正向影响恐慌情绪（标准化系数为-0.341，P值为0.000），因为当民众对疫情的认知越为清晰，无论是好的还是坏的情形，民众都能形成更好的预判，从而降低恐慌。

表4 各潜变量之间的总效应

此外，事件特征对风险认知和恐慌情绪不存在显著影响，且信息因素不直接影响恐慌因素情绪。这可能是因为互联网发展放大了“涟漪效应”，在疫情前期很多虚假或者夸大信息让民众在并不了解事实情况下就已产生了严重的恐慌情绪，以及问卷收集数据存在一定的局限。外在条件、信息因素和个体特征三者之间存在相互影响，并间接影响恐慌情绪，这是因为人的主观性会对信息、外界支持等产生不同的感知，从而间接影响恐慌情绪。且这些因素之间存在关联，比如资源是否充足、政府社会援助是否及时有效等外在条件信息通过信息渠道传播到民众。

五、对策建议

基于此，对新冠病毒肺炎疫情类似事件前中期民众恐慌情绪的防控提出以下建议。

（一）建立信息沟通反馈渠道

当民众对事件有足够的了解，能够清晰的把控事件对自己造成的影响，及对事件有更好的判断掌握预测能力时，民众恐慌情绪越弱。因此政府应积极建立信息沟通反馈渠道，实现双向沟通，减少层层递进的官僚主义和形式主义，让“从下到上”的反馈渠道更简便，听取民众的发声，增强其对事件的参与感和控制感。例如应派遣公职部门和人员直接对接公共网络平台，建立微博、豆瓣官方帐号，开通超话，以集中处理民众的求助信息和防疫建议。

（二）分类培养民众的健康素养和提供差异化心理援助服务

民众的经历经验越丰富，越了解相关的知识和防护措施时，民众就对风险的认识程度就越深，恐慌情绪越弱。国有企业应积极地投放防疫知识的公益广告，社区应定期在业主群和广播强调防疫措施，以增强民众对事件的了解程度。政府还应注重民众卫生意识及应急意识的培养，建立好预警机制，开展针对重大突发公共卫生事件的防范演练，并向民众普及卫生知识健康知识，提高民众的健康素养和辨别能力。

在事件发生后应对民众进行及时的心理疏导，根据民众的受教育程度、个体态度偏好、年龄、性别等的差异，针对不同类别人群的心理素质和心理需求推进社区的心理健康建设，以实现心理咨询服务的分流化和个性化。

（三）增大官方信息的监管和传播

民众接受到的信息越可靠、越有效，其对事件就能更好地进行客观理智判断，对事件风险的认识程度就会越深。因此，政府首先应该增大信息的公开和监管力度，及时、客观、负责地报道疫情信息，减少人们对于疫情的不确定感知。此外，政府要建立起与各大媒体的良好沟通，央视新闻等主流媒体应频繁、及时且广泛传播专家的分析报告、政府部门的公示，网络、报纸、电视新闻等多渠道、全方位播报，保证各年龄层的民众都能接受到最新的专业、权威信息，及时地遏制虚假信息的传播，避免虚假信息传播带来无端恐慌或失去民众的信任。

（四）全面提供外界条件支持

民众在疫情发生时所拥有的外在条件越多，如周边有更充足的医疗资源，社会政府支持越多，则对事件的发展有更强的控制，民众对事件的认知程度越深，会降低恐慌情绪。因此政府应对突发事件迅速重视，及时调整政策导向，加大对灾区的关注和扶持，鼓励社会各界进行捐助，通过各渠道筹集物资并逐步加大医疗物资的生产供应和流动，尽力保证医疗资源的充足，高效率调配人员物资，充分调动社会支持，禁止官员“特权”。此外，各地政府应放低企业和个人贷款条件以减轻疫情之外带来的生活压力，加大惩处哄抬物价的商家，以保障民众的生命安全和减轻因疫情带来的经济压力，降低民众恐慌的程度。