Finansavimas

COVID-19 virusas sukėlė grėsmę ne tik žmonių fizinei sveikatai, bet su pandemija susiję ribojimai ir padariniai gana stipriai palietė visuomenės psichologinę savijautą. Remiantis rekomendacijomis ir atsižvelgiant į pasaulinius mokslinius tyrimus, Lietuva parengė ilgalaikių neigiamų COVID-19 pandemijos pasekmių psichikos sveikatai mažinimo veiksmų planą, tačiau priemonės nukreiptos labiau į padarinių šalinimą, o ne į stresą sukeliančių veiksnių identifikavimą ir jų slopinimą. Su COVID-19 yra siejama daugybė stresą keliančių veiksnių, tačiau vienas didžiausių yra žiniasklaida, kuri pandemijos kontekste dažniausiai komunikuoja negatyvias naujienas. Negatyvi informacija gali būti ištransliuojama įvairiais būdais, tačiau žiniasklaidos atveju - tai yra dėmesį pritraukianti antraštė. Būtent nuo antraštės priklauso pateiktos informacijos pobūdis. Pandemijos laikotarpiu negatyvios antraštės dar labiau sustiprina neigiamas žmonių emocijas, verčia stipriau nerimauti, tikėti dezinformacija. Atlikti publikacijų antraščių susijusių su pandemija tyrimai, parodė, kad dažniausiai antraštė komunikuoja žinutę apie nesaugumą, konfrontaciją, pyktį, įtraukiant bauginimo atmosferos elementus, kas veda visuomenę prie dar didesnio pasimetimo ir panikos. Todėl labai svarbu skatinti visuomenės emocinės sveikatos lygio stebėsenos, naujienų portaluose ir socialinėse žiniasklaidos platformose, vystymą ir mokslinius tyrimus siekiant atliepti pačios visuomenės, verslo, viešojo ir akademinio sektorių poreikius COVID-19 kontekste. Šio projekto tikslas - sukurti mašininio mokymo algoritmais grįstą intelektinę sistemą, gebančią prognozuoti visuomenės emocijas į COVID-19 tematikos straipsnių antraštes skaitmeniniuose naujienų portaluose ir jų paskyrų socialinėse žiniasklaidos platformose. Tikslui pasiekti būtina ištirti naujienų antraščių COVID-19 tema turinio charakteristikas įtraukiant skaitytojų grįžtamojo ryšio turinio bei fiziologinių parametrų analizę.