应急设计
Co-PI:
Paolo Ciuccarelli，艺术、媒体与设计学院设计中心教授兼主任
Sara Colombo，副研究科学家，艺术、媒体和设计学院设计中心
这个项目包括我们正在启动的一系列通过设计应对COVID-19紧急情况的举措。第一步是收集生活在受冠状病毒严重影响地区、无法离开家园的人们的经历信息。我们想了解他们的恐惧、问题和希望，以及他们此刻的习惯是如何改变的。我们的目标是快速设计新的解决方案，以解决面临这一紧急情况的人们的具体问题——这些解决方案将以新的方式招待、连接和支持个人和社区。基于调查的结果，我们发起了开放设计挑战，解决不同国家的监禁者的问题、需求和情感。
在推特上可视化与covid相关的话语
Co-PI:
Aleszu Bajak，项目经理，新闻，艺术，媒体和设计学院
今年夏天，数据影响合作实验室正在与雷泽实验室和网络科学研究所合作，探索一个包含数百万条与COVID-19/新型冠状病毒相关信息的大型Twitter数据集。合作实验室团队的目标是对围绕大流行危机的公众对话形式以及所分享的新闻和信息类型提供新的见解，并对各种主题和表达模式进行可视化表示。
事实核查信息是在COVID-19期间打击假新闻传播的工具
PI:铅
随着新冠肺炎在全球蔓延，阴谋论和谣言也在社交媒体平台上疯传。正如世界卫生组织总干事谭德塞今年2月所说，“我们不仅在抗击一场流行病;我们正在抗击一场信息大流行。”然而，识别关于COVID-19的假新闻比人们想象的更具有挑战性;虽然84%的美国人表示他们对识别假新闻非常有信心或有点信心，但研究发现，大多数美国人无法识别假新闻，甚至认为这些虚假信息是真的。
学者和从业者讨论过，事实核查是阻止假新闻大规模传播的重要工具，尤其是在健康危机时期。然而，事实核查信息是否以及如何减少在社交媒体上分享COVID-19假新闻的意图仍未得到充分研究。此外，很少有人知道事实核查的效果如何与社交媒体上提供的其他上下文线索相互作用，比如社交媒体指标(即点赞和分享的数量)。该项目将推出一系列在线实验，研究事实核查对遏制COVID-19假新闻传播的影响。
合作研究:审查众包COVID-19专家
Co-PI:
Larissa Doroshenko，传播学，艺术，媒体和设计学院
David Lazer，库里计算机科学学院/社会科学与人文学院
由于关于大流行的信息几乎每小时都在变化，人们纷纷转向社交媒体快速传播有关COVID-19的信息。这些信息的质量是不稳定的，并且容易受到恶意行为者的操纵。利用专家在网上传播科学准确的信息至关重要。这个项目的重点是Twitter，它是公民、记者和政治家的一个重要信息来源。福柯·威尔斯(Foucault Welles)及其同事先前的研究表明，在地理位置上的重大事件发生时，人们倾向于避开全国性新闻和政治领导人，而倾向于关注地方和地区。此外，研究不断表明，当当地意见领袖鼓励采取和遵守行为改变运动(包括旨在传播关于COVID-19缓解、治疗和最终疫苗接种等准确信息的运动)时，效果要大得多。我们开发了一种识别在当地有影响力的Twitter意见领袖的方法，以帮助快速传播关于新型冠状病毒的高质量信息。我们称这些有当地影响力的意见领袖为众包COVID-19专家，我们将其定义为在当地社区内被集体视为(通过社区转发和提及)可信的COVID-19信息来源的Twitter用户。我们预计这些人通常(虽然不总是)有当地的地理联系。更重要的是，我们预计那些被认为值得信任的人会因地理位置而有所不同，这取决于无数因素，包括当地人口统计、政治党派、当地新闻的获取、当地医疗保健质量以及当地COVID-19疫情的严重程度。 Using Twitter data panel (provided by our collaborators) we will computationally identify Crowdsourced COVID-19 Experts at the county level. We will assess their communication for impact and scientific validity, then produce a list of Crowdsourced COVID-19 experts that can be used as trusted partners in spreading timely, accurate information about COVID-19. We will make the list available to local and state leaders (elected officials, public health officials, etc.) and to regular Twitter users via curated lists.
StudyCrafter COVID-19社区努力
PI:铅
Casper Harteveld，艺术、媒体和设计学院游戏设计副教授
StudyCrafter是一个免费的好玩的平台，用户可以创建，玩，并分享研究项目，以了解人类行为。COVID-19大流行在世界各地引发了健康危机，这为studycrafafter团队提供了新的机会，可以对公众进行COVID-19教育，并更好地了解公众如何看待这次疫情。通过玩我们的COVID-19社区项目在美国，公众可以了解大流行，并为科学做出贡献。
在COVID-19期间检查信息查找
Co-PI:
COVID-19正在深刻影响我们的世界，美国的一些人口受到的影响尤其严重。例如，在COVID-19期间，老年人和低收入家庭更容易受到社会孤立、健康状况不佳和经济挑战的影响。由于与COVID-19相关的种族主义和仇外心理，华裔个人面临着越来越多的心理健康威胁。美国黑人与covid -19相关的死亡和严重疾病的比例高得不成比例，原因是潜在健康问题的比例增加、医疗保健机会减少以及医疗系统的偏见等因素。在这场大流行期间，数百万美国人转向互联网收集有关COVID-19的信息，例如大流行的进展、如何预防其传播，以及如何应对其深刻的社会、文化和经济影响。因此，在线信息搜索已成为许多人寻找知识和资源的重要生命线，以应对COVID-19带来的各种社会、健康、安全和财务挑战。与此同时，低收入和老年人等人群可能不太容易获得这些重要信息。此外，寻求信息还可能加剧弱势群体面临的挑战(例如，通过接触引起焦虑和错误信息的内容)。有必要开展研究，调查2019冠状病毒病期间弱势和边缘人群的数字信息寻求实践、这些人群寻求信息的障碍和影响，以及创建更好地为这些社区服务的2019冠状病毒病数字信息的机会。
通过本项目，我们将开展一项经验抽样方法(ESM)研究，以调查弱势群体在COVID-19大流行期间如何使用技术进行信息寻求和心理应对，以及这种信息寻求对心理健康(如抑郁和焦虑)和行为(如遵守COVID-19预防建议)的影响。ESM需要在危机展开时重复捕捉参与者的实时行为、心理状态和背景，并有助于最大限度地减少危机结束后进行的研究中固有的参与者回忆偏差。通过Qualtrics并与我们的社区组织网络合作，我们将从2019冠状病毒病期间经历重大困难的人群中招募成年人:老年人、包括黑人和华裔在内的种族和民族群体，以及低收入家庭。参与者将被要求完成一项为期4个月的每周调查，评估他们的信息寻求行为、态度和幸福指标:消费的COVID-19信息(例如，疾病流行统计数据、预防策略)、信息特征(例如，图像的包含程度、交互性水平)、信息渠道(例如，网站、社交媒体)、用于获取信息的平台(例如，手机、笔记本电脑、平板电脑、电视)、上下文因素(例如，信息消费地点、天气)、心理健康、与COVID-19相关的态度(例如，关于大流行的严重程度、自主感和控制感)，与COVID-19相关的行为(例如，保持社交距离的做法)。我们将进行定量分析，以确定该数据集中的相关性，这将建立人口统计学、信息寻求特征和行为和心理结果之间的关系。我们还将利用ESM数据推动与参与者的访谈，以便更深入地了解大流行期间弱势群体中信息寻求的做法和影响。
SoundHealth。io:音乐与健康跨学科网络
PI:铅
这个项目将为SoundHealth带来生机。Io是一个独特的跨学科虚拟研究网络，建立在近年来在音乐对社会和认知健康的影响方面取得的重大进展的基础上。我们的提议将建立一个真正跨学科的虚拟中心，研究音乐对社会联系的影响，通过实现持续的交流，建立合作的实验标准和未来愿景，建立先进的数据工具来支持他们的实现，同时集中与公众分享我们的进步。
音乐和健康都是日常生活的基础。多年来，特别是在COVID-19大流行时期，人们将音乐作为治疗和社会纽带的来源。因此，公众参与并有兴趣了解音乐和健康方面的研究。由于声音健康从根本上讲是将声音与健康结果联系起来，因此声音健康的开源数据共享平台需要通过各种数据类型将声音中的声音刺激与健康结果紧密联系起来。将声音和健康数据联系起来的数据基础设施将刺激数据挖掘，以获得新的发现，从而使音乐和健康之间的关系具有更高的特异性和敏感性。
评估疾病控制和预防中心的风险传播策略:2019年新型冠状病毒大流行期间社交媒体信息传播的内容分析
Co-PI:
在健康危机期间，疾病控制和预防中心(CDC)等公共卫生机构有责任向弱势群体分发及时、相关和准确的风险信息。由于政治化的新闻来源、错误信息和通过社交媒体快速分享，公共信息环境日益复杂，有效的风险信息还需要仔细开发适合其目标受众并直接解决公众关切的教育材料(Covello, 2003;霍姆斯，亨利克，汉考克，和莱斯图，2009;Lundgren & McMakin, 2018;Page, Freberg， & Saling, 2013;Vos & Buckner, 2016)。疾病控制与预防中心在当代公共卫生危机期间采用了各种循证传播策略和渠道传播信息，包括急性呼吸综合征暴发，或SARS(2003年)、H1N1/猪流感(2009年)、埃博拉(2014年)、多州食源性疾病和电子烟相关肺损伤(2019年)等(疾病控制与预防中心，2020年)。与过去的疫情不同，2019年新型冠状病毒大流行由于病毒的独特性、高传染性和感染范围的扩大，为传播受众带来了更大的挑战(Argenti, 2020;美国国立卫生研究院，2020年;Yuen, Ye, Fung, Chan， & Jin, 2020)。
该项目的目标是使用基于证据的风险沟通原则来研究疾病预防控制中心在2019年新型冠状病毒爆发期间的社交媒体消息策略。具体而言，我们将进行定量内容分析，以描述这些特征:选定的传播渠道和方式(即Instagram feed、Youtube频道)、信息框架策略(例如，责任归因、文化价值观)、打击错误信息的努力，以及在这场大流行期间培养(使用音频、视频和文本)公众对威胁和有效性的认知。在这个项目中，内容分析将包括收集、审查和编码CDC在社交媒体平台上传播的信息。除了检查这些信息的特征外，我们还计划绘制这些策略是否以及如何随着时间的推移而演变，以及是否试图通过互动渠道特征(例如，征求和回应公众关注)吸引利益相关者。
人际关系，社区弹性:社交距离时代的数字剧院和表演
PI:铅
这项研究考察了人类在数字环境中通过表演建立联系的方式，特别关注了人们在适应缓解COVID-19传播所需的社会距离措施时，使用排练和脚本表演形式的方式。要研究的问题包括:人类如何使用正式的表演形式来适应减缓COVID-19传播所需的社会距离措施?在数字环境中，性能如何促进人与人之间的联系?我们所经历的数字表演如何巩固或扩大现有的社会资本网络?我们所经历的数字表演是如何揭示、引导或掩盖社会等级和物质不平等的?
在2020年春季和夏季，研究团队将收集数字民族志数据并进行分析。该团队将以参与者-观察者的身份参加各种形式的数字表演活动，记录现场记录和分析备忘录，以了解这些活动的观众/参与者体验。我们将跟踪不同事件中出现的主题，并将人们在规定的社交距离期间在数字环境中使用脚本、排练过的表演的方式理论化。与此同时，该团队将开发一个关于数字性能的阅读注释书目，并撰写文献回顾备忘录，说明我们在当前关于数字性能的对话中看到的内容。我们将从这一过程中发展扎实的理论，以理论化人类如何利用脚本化、排练过的表演形式来适应社会距离措施。