徐之韻 劉子源 王 燕

（復(fù)旦大學(xué)心理學(xué)系，上海 200433）

1 引言

新冠疫情對公眾心理健康造成了消極影響。Brooks等（2020）的元分析表明，疫情期間，全球范圍內(nèi)分別有17%、29%和8%的成年個體報告了中度至重度的抑郁、焦慮癥狀以及壓力感受。這些消極影響的原因包括隔離措施、缺乏社會交往以及失業(yè)造成的經(jīng)濟損失等。Deslandes 和 Coutinbo（2020）針對兒童和青少年個體的綜述研究指出，新冠疫情對這一群體也產(chǎn)生了重大影響，導(dǎo)致他們焦慮水平、孤獨感、自殺想法和互聯(lián)網(wǎng)使用的增加。此外，由疫情導(dǎo)致的威脅感知也會誘發(fā)人們產(chǎn)生恐懼之類的消極情緒，進而促使人們采取行動提升自己的健康知識水平，例如，在網(wǎng)絡(luò)上搜索健康相關(guān)詞條。

在大數(shù)據(jù)時代，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸應(yīng)用于心理學(xué)研究，從而使研究者能夠更深入和廣泛地分析人類的心理和行為。當(dāng)前的大數(shù)據(jù)研究采用社交媒體數(shù)據(jù)探討人們的生活滿意度（汪靜瑩等,2016）、心理健康（姜力銘等,2022）、人格特質(zhì)（楊潔等,2016;張磊等,2014）、情緒（汪靜瑩等,2016;葉勇豪等,2016）、網(wǎng)絡(luò)行為和歌詞偏好（崔京月等,2021）等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的其他類型（諸如智能設(shè)備收集的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)絡(luò)上的其他開放數(shù)據(jù)）在“幸福中國”（彭凱平,2014）、心理健康（任萍等,2022）、犯罪心理（孫多金,2015）以及一些質(zhì)性研究（陳美芬等,2022;于戰(zhàn)宇等,2021）中也有所應(yīng)用。

網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)的一種形式，每時每刻，來自世界各地的用戶在搜索引擎上進行查詢，搜索的主題反映了用戶關(guān)注的問題，為數(shù)據(jù)挖掘提供了大量資源。谷歌趨勢和百度指數(shù)是常用的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)工具，已經(jīng)在包括經(jīng)濟（唐瑋怡,張大洋,2022;Bakirtas &Demirci,2022;）、政治（Troelstra et al.,2016）、疾病趨勢（王玥等,2023;Carneiro &Mylonakis,2009 ）、心理健康（Banerjee,2018;Tan et al.,2022）等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。疫情期間，也有研究采用谷歌趨勢和百度指數(shù)探究了公眾心理健康的變化（Gianfredi et al.,2021）。相比傳統(tǒng)的調(diào)查和測量方法，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)可以提供更及時更豐富的結(jié)果，并且與通過傳統(tǒng)心理測量方法得到的結(jié)果相關(guān)性較高（Hamamura &Chan,2020），因此，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)在心理學(xué)研究中具有廣闊的應(yīng)用前景。

新冠疫情期間的公眾心理健康是近年來心理學(xué)領(lǐng)域中的熱點議題，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)得到了越來越多研究者的關(guān)注。本文旨在綜述基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的基于疫情的心理健康的相關(guān)測量研究，呈現(xiàn)疫情期間公眾心理健康的變化及影響因素，并討論網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)作為研究工具的優(yōu)勢與局限，為后續(xù)研究提供啟示。

2 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)概述

2.1 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的形式

谷歌趨勢提供不同地區(qū)特定搜索項的時間序列指數(shù)，用以描述相對搜索量（Relative Search Volume,RSV），反映特定主題搜索量在總搜索量中的相對比例。該指標(biāo)由某一地區(qū)某時間段內(nèi)對某個特定詞或主題的搜索量除以該地區(qū)該時間段內(nèi)所有搜索的數(shù)量得到（Choi &Varian,2012）。與谷歌趨勢不同，百度指數(shù)提供的是絕對搜索量。

Vaughan和Chen（2015）比較了谷歌趨勢和百度指數(shù)這兩種數(shù)據(jù)來源，發(fā)現(xiàn)盡管在技術(shù)上存在差異，但兩者的搜索量數(shù)據(jù)高度相關(guān)。但在數(shù)據(jù)的可用性方面，谷歌趨勢能將搜索量限定在特定的類別或子類別，而百度指數(shù)則能提供更多的數(shù)據(jù)。而在應(yīng)用方面，目前心理學(xué)研究中谷歌趨勢的應(yīng)用更廣泛（Gianfredi et al.,2021）。

2.2 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)分析方法

研究者采用多種方法進行網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)分析。Nuti等（2014）的綜述研究表明，2009～2013年間的70篇研究中，70%使用了時間趨勢分析（跨時間段比較），11%進行了橫斷面分析（在單個時間段內(nèi)不同地點的比較），19%的研究同時使用了這兩種方法。在有關(guān)疫情期間心理健康測量的研究中，以上三種情況均有涉及。例如，Leon和Hernandez（2021）采用橫斷面分析考察了西班牙不同地區(qū)疫情期間抑郁和焦慮的搜索量，發(fā)現(xiàn)了地區(qū)間的顯著差異。Uvais和Rasmina（2020）比較了印度地區(qū)疫情前后有關(guān)焦慮、抑郁和自殺的搜索量，發(fā)現(xiàn)了上述主題搜索量的增加。Li等（2022）對美國、巴西和印度的研究發(fā)現(xiàn)，疫情發(fā)生后重性抑郁障礙的搜索量增加，而這種趨勢在巴西和印度更為明顯。

研究者們結(jié)合谷歌趨勢輸出數(shù)據(jù)使用多種方法進行統(tǒng)計，包括相關(guān)分析、方差分析、t檢驗、多元線性回歸、連續(xù)密度隱馬爾可夫模型（continuous density hidden Markov model）、Box-Jenkins傳遞函數(shù)模型（Box-Jenkins transfer function model）、時間序列分析（time series analysis）、Mann-Whitney檢 驗（Nuti et al.,2014）等。在圍繞疫情心理健康的測量研究中，時間序列分析中的差分整合移動平均自回歸（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型應(yīng)用較多，該模型將時間序列視為一組依賴于時間的隨機變量，其中單個序列值的出現(xiàn)具有不確定性，而整個序列的變化呈現(xiàn)一定的規(guī)律性（Swaraj et al.,2021）。例如，Sycińska-Dziarnowska等（2021）采用該方法，根據(jù)2016年9月到2021年9月的數(shù)據(jù)，預(yù)測了此后兩年內(nèi)，“抑郁”“孤獨”的搜索量分別會下降15.3%和7.2%，失眠癥和精神科醫(yī)生的搜索量分別增加5.2%和8.4%。

3 網(wǎng)絡(luò)搜索在疫情心理健康研究中的應(yīng)用

系統(tǒng)檢索Web of Science、PubMed、中國知網(wǎng)等論文數(shù)據(jù)庫中有關(guān)網(wǎng)絡(luò)搜索和疫情心理健康的文獻，英文搜索詞包括“Google trend”“Baidu index”“online”“Web”“Internet”“search”“ment al health”“covid-19”，中文搜索詞包括“百度指數(shù)”“谷歌趨勢”“網(wǎng)絡(luò)搜索”“心理健康”“新冠疫情”，合理運用布爾邏輯運算符連接，納入新冠疫情后開展的、網(wǎng)絡(luò)搜索主題詞包含心理健康變量的、經(jīng)同行評議的實證研究，截至2023年4月20日共納入44篇，均為英文文獻。

基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的疫情心理健康測量研究主要有四種目的：跨時間比較、跨地區(qū)比較、探究疫情與心理健康的相關(guān)性以及驗證網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)有效性。其中跨時間比較研究關(guān)注疫情前后公眾心理的變化；跨地區(qū)比較研究關(guān)注同一時間段內(nèi)不同地區(qū)公眾心理健康狀況的差異，可以與跨時間比較相結(jié)合；疫情與心理健康的相關(guān)研究關(guān)注疫情的嚴(yán)重性和防控措施與心理健康變量之間的相關(guān)性；驗證性研究通常結(jié)合傳統(tǒng)測量工具和網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，考察心理變量間的關(guān)系，并檢驗兩種途徑所得結(jié)果的一致性。針對中國的研究數(shù)據(jù)來源為百度指數(shù)，其余研究均采用谷歌趨勢的數(shù)據(jù)。由于涉及跨地區(qū)比較的研究同時涉及疫情與心理健康相關(guān)研究的范疇，下文將對“跨時間比較”和“疫情與心理健康的相關(guān)性”兩方面的研究進行介紹。

3.1 圍繞疫情的跨時間比較研究

一些研究使用ARIMA模型或線性模型，基于疫情前數(shù)據(jù)預(yù)測疫情后心理變量的搜索量，再比較疫后實際搜索量與預(yù)期的差異。這些研究發(fā)現(xiàn)，疫情后全美國范圍內(nèi)“自殺”相關(guān)的搜索量減少（Ayers et al.,2021;Halford et al.,2020），但“心理健康服務(wù)”搜索量增加（Halford et al.,2020），并且“抑郁”和“急性焦慮”的相關(guān)搜索量也增加（Ayers et al.,2020;Li et al.,2022）。然而，在紐約州“自殺”和“抑郁”相關(guān)的搜索量卻均保持不變，但恐慌和失眠相關(guān)詞匯的搜索量增加（Stijelja &Mishara,2020）。上述不一致的研究結(jié)果可能是谷歌趨勢所涵蓋的搜索地區(qū)范圍不同導(dǎo)致的。

也有研究直接比較疫情前后的搜索量數(shù)據(jù)差異，得出了更為復(fù)雜的結(jié)果。對于自殺相關(guān)主題詞，疫情前后印度（Uvanis &Rasmina,2020）和中國（Chen et al.,2022）的搜索量增加，而歐洲（Brodeur et al.,2021）、美國（Brodeur et al.,2021;Sinyor et al.,2020）和全球范圍內(nèi)（Sinyor et al.,2020）的搜索量減少。但對于抑郁相關(guān)主題詞，中國的搜索量減少（Chen &Zhang,2020），印度的搜索量增加（Uvanis &Rasmina,2020），美國和全球范圍內(nèi)的搜索量不變（Sinyor et al.,2020）。對于焦慮相關(guān)主題詞，新加坡的搜索量不變（Chew,2022），印度（Uvanis &Rasmina,2020）、美國（Hoerger,2020）的搜索量增加。而針對全球范圍的研究發(fā)現(xiàn)了不一致的結(jié)果，Mattiuzzi和Lippi（2022）的研究發(fā)現(xiàn)焦慮相關(guān)的搜索量增加，而Sinyor等（2020）的研究發(fā)現(xiàn)該搜索量減少。對于失眠相關(guān)主題詞，兩項針對中國的研究結(jié)果不一致，Chu等（2022）采用t檢驗發(fā)現(xiàn)失眠相關(guān)的搜索量增加，而Chen和Zhang（2020）采用Mann-Whitney檢驗發(fā)現(xiàn)該搜索量不變。上述結(jié)果不一致可能是因為這些研究選取的疫情前和疫情后的時間段及所用的數(shù)據(jù)分析方法不同。此外，研究還發(fā)現(xiàn)了中國與美國“恐慌”“心理健康服務(wù)”搜索量的增加（Chen &Zhang,2020），歐洲及美國“擔(dān)憂”“無聊”“孤獨”“悲傷”相關(guān)的搜索量增加（Brodeur et al.,2021），全球范圍內(nèi)“擔(dān)憂”“壓力”等主題詞的搜索量增加（Mattiuzzi &Lippi,2022）。值得注意的是，Sinyor等（2020）的研究發(fā)現(xiàn)“自殺”“焦慮”和“絕望”的搜索量大幅減少的同時，“希望”生存和“韌性”的搜索量增加，表明相較于研究者的預(yù)期，人們可能擁有更為強大的適應(yīng)疫情壓力的能力（Hoerger et al.,2020）。此外，消極主題詞搜索量下降也可能是由于疫情期間社會凝聚力增強（Reger et al.,2020）。但Sinyor等（2020）也指出，他們只考察了疫情的早期階段，而疫情和防控措施可能會對相關(guān)變量產(chǎn)生更為長遠(yuǎn)的影響，此問題仍有待進一步研究。

針對上述結(jié)果，有研究者認(rèn)為，文獻中消極心態(tài)搜索量不變的結(jié)果可能與人們的心理健康意識有關(guān)。具備心理健康知識的人可能不會在網(wǎng)絡(luò)上搜索與心理狀況相關(guān)的詞條，而更傾向于選擇直接的心理健康服務(wù)（Chew,2022），“心理健康服務(wù)”搜索量的增加支持了該推測。此外，這類研究考察的時間跨度較短，難以捕捉到長期的心理變化。而且，由于社會文化等因素的影響，地區(qū)差異也存在。總體而言，這類研究受時間和地域的影響較大，研究結(jié)果有矛盾之處，仍需更多關(guān)于機制的解釋和驗證。

3.2 疫情與心理健康的相關(guān)研究

有文獻考察了疫情病例數(shù)、死亡人數(shù)和防控措施等因素與心理健康主題詞搜索量的聯(lián)系。

在疫情嚴(yán)重性方面，針對印度的數(shù)據(jù)顯示，新冠肺炎病例數(shù)與“抑郁”“焦慮”和“自殺”的搜索量之間呈正相關(guān)（Rana &Singh,2020;Uvais,2020）；而在美國、英國、加拿大和澳大利亞，新冠肺炎流行率與恐懼相關(guān)搜索量呈正相關(guān)（Du et al.,2020）；在中國，病例數(shù)與失眠（Kong et al.,2022）以及心理健康相關(guān)主題（Yao et al.,2022）的搜索量呈正相關(guān)。Lin等（2020）對19個國家的研究發(fā)現(xiàn)，新冠死亡人數(shù)與失眠搜索量增加的天數(shù)呈正相關(guān)，與“抑郁”和“自殺”搜索量不相關(guān)，Lin等（2023）對45個國家在失眠的搜索上發(fā)現(xiàn)與之相同的結(jié)果，而死亡人數(shù)和“自殺”搜索量呈負(fù)相關(guān)。Roy等（2023）對美國四個州的研究采用二元分割法識別出每個心理健康主題詞搜索量的三個變化點，同時發(fā)現(xiàn)死亡率與大部分主題詞搜索量的相關(guān)性不顯著，甚至為負(fù)相關(guān)，由此得出結(jié)論，心理健康主題詞的搜索行為受疫情持續(xù)時間而非嚴(yán)重性的影響。此外，Roy等（2023）還發(fā)現(xiàn)，在美國不同的州，死亡率與心理健康搜索量的相關(guān)性不同，Misiak等（2020）發(fā)現(xiàn)，在不同國家之間，“抑郁”“自殺”“焦慮”“失眠”的搜索量與病例和死亡人數(shù)的相關(guān)性有所差異，而意大利病例數(shù)與心理健康搜索量的相關(guān)性因疫情階段變化而不同（Rovetta &Castaldo,2020），說明時間和空間都是相關(guān)性的影響因素。

在防控措施方面，德國發(fā)布防控政策后，有關(guān)社會生活和心理社會功能的搜索量長期增長（Rotter et al.,2021）。意大利研究發(fā)現(xiàn)，封控后的階段“失眠”和“抑郁”的搜索量達到了峰值（Monzani et al.,2021）。與此類似，美國研究發(fā)現(xiàn)，活動范圍縮小與“心理健康”和“自殺”的搜索量呈正相關(guān)（Gimbrone et al.,2021）。在中國，在封控期間，“焦慮”“抑郁”“失眠”的搜索量增加，并且這一趨勢的恢復(fù)期為3～ 6個月（Ma et al.,2022）。然而，Jacobson等（2020）發(fā)現(xiàn)了相反的結(jié)果，美國居家令的執(zhí)行與“自殺意念”“焦慮”“消極想法”和“睡眠障礙”的搜索曲線顯著變平有關(guān)，可能的原因是疫情居家有助于減少個體的社交壓力（Hoerger et al.,2020）。一些研究在不同的心理健康主題詞及防控措施間發(fā)現(xiàn)了更為復(fù)雜的結(jié)果。Brodeur等（2021）對歐洲和美國的研究發(fā)現(xiàn)，封控增加和減少無聊、恐慌的搜索量，對“壓力”“悲傷”“擔(dān)憂”“自殺”的搜索量在短期內(nèi)沒有影響。de la Rosa等（2022）對于九個國家的研究發(fā)現(xiàn)封控和取消公共活動的政策與抑郁相關(guān)搜索量之間呈負(fù)相關(guān)，居家令與“焦慮”搜索量呈負(fù)相關(guān)，關(guān)閉工作場所、隔離高危地區(qū)人群等政策與“自殺”搜索量也呈負(fù)相關(guān)，僅在關(guān)閉學(xué)校的政策和“抑郁”搜索量之間發(fā)現(xiàn)正相關(guān)?？臻g因素同樣影響防控措施與心理健康主題搜索量之間的相關(guān)性，關(guān)閉學(xué)校的政策發(fā)布后，加拿大和美國的“自殺”搜索量呈上升趨勢，而英國和澳大利亞等國家的相應(yīng)指標(biāo)沒有變化（Burnett et al.,2020），Gyorda等（2023）發(fā)現(xiàn)，美國政府發(fā)布佩戴口罩的政策后，“不安”的搜索量增加，“易怒”和“焦慮”的搜索量在共和黨執(zhí)政的州有所增加，而在民主黨執(zhí)政的州有所減少。

兩項研究同時考察了中國疫情的嚴(yán)重性和防疫舉措對心理健康相關(guān)搜索量的影響。Kong等（2022）的研究表明，新冠肺炎疫情的嚴(yán)重性加劇了防疫舉措對睡眠質(zhì)量的負(fù)面影響。而Zhou等（2023）對2020年武漢和2022年上海的研究發(fā)現(xiàn)，封城期間心理健康問題的原因不是疫情傳播，而是防疫舉措的實施，隨著對病毒認(rèn)識的深入和死亡風(fēng)險的降低，防疫舉措的心理影響逐漸增加。

總體來說，相關(guān)研究的結(jié)果也是因時因地而異的，疫情及防疫舉措對心理健康的短期影響和長期影響可能有所差異，不同國家甚至不同城市之間也存在異質(zhì)性，因此此類研究結(jié)果的普遍性和可推廣性有待進一步探討。

3.3 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)有效性的驗證

雖然谷歌趨勢和百度指數(shù)等網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用于大量研究，但其能否成為心理變量測量的有效工具仍需檢驗。

Vaidyanathan等（2022）將谷歌癥狀搜索數(shù)據(jù)集（SSD）與美國國家綜合征監(jiān)測計劃（NSSP）、美國家庭脈動調(diào)查（HPS）的數(shù)據(jù)進行比較，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)搜索的匯總數(shù)據(jù)可以作為現(xiàn)有調(diào)查方法的補充，提供即時的、持續(xù)的心理健康狀況信息。Zhang等（2020）使用九項患者健康問卷（PHQ-9）和廣泛性焦慮量表（GAD-7）測量了谷歌和YouTube用戶的抑郁和焦慮癥狀，并建立機器學(xué)習(xí)模型探究谷歌和YouTube搜索數(shù)據(jù)對自我報告結(jié)果的預(yù)測作用，發(fā)現(xiàn)搜索行為與自我報告結(jié)果高度相關(guān)，說明了網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的有效性。

然而，也有研究發(fā)現(xiàn)，谷歌趨勢和自我報告的抑郁、焦慮、自殺意念等結(jié)果不相關(guān)或呈負(fù)相關(guān)，研究者認(rèn)為，在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中谷歌趨勢似乎不能作為心理健康水平變化的可靠指標(biāo)，但同時研究者也指出該研究存在一定的局限，例如樣本同質(zhì)性高、缺乏抑郁焦慮水平更高的被試、缺乏疫情前的客觀心理健康數(shù)據(jù)（Knipe et al.,2021）。總體而言，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)在心理健康測量領(lǐng)域的有效性得到了部分驗證。

4 總結(jié)與展望

4.1 疫情期間的心理健康

基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的研究考察了抑郁、焦慮、自殺、失眠、壓力、心理健康服務(wù)等與心理健康相關(guān)的變量，然而對于這些變量的搜索量在疫情期間如何變化、與疫情嚴(yán)重性和防控措施有無相關(guān)性的問題，已有研究的結(jié)果不一致。

根據(jù)壓力過程模型，新冠疫情作為應(yīng)激源，是對心理健康消極影響的主要機制（Thoits,2010）?？謶止芾砝碚撘舱J(rèn)為，人與其他動物一樣都有求生怕死的本能，但人類能意識到自己面臨死亡的威脅，生的本能與死亡意識的并列導(dǎo)致了死亡焦慮（Burke et al.,2010），而新冠疫情作為死亡凸顯的一種形式會引發(fā)人們的恐懼和焦慮。因此，新冠疫情的暴發(fā)和嚴(yán)重性可能與心理健康狀況惡化有關(guān)，而根據(jù)網(wǎng)絡(luò)搜索研究的假設(shè)，這種改變會體現(xiàn)在相關(guān)詞條的搜索量上。

同時，人們在面對壓力時也會發(fā)展出應(yīng)對策略。在壓力過程模型中，個人特質(zhì)、緩沖器（如社會支持和生命意義感等）、應(yīng)對方式會影響個體對壓力的反應(yīng)（Thoits,2010）。根據(jù)恐懼管理理論，人們會采取措施來應(yīng)對疫情引發(fā)的死亡焦慮，包括三種方式：世界觀防御、自尊和親密關(guān)系（Burke et al.,2010）。兩項研究發(fā)現(xiàn)新冠疫情暴發(fā)后，公眾對于死亡、群體間沖突和親社會行為的搜索大幅增長，說明人們采用了世界觀防御和自尊兩種防御機制（Chew,2022;Evers et al.,2021），理論假設(shè)得到驗證。此外，當(dāng)生命受到威脅時，人們可能會更重視自己的生命，導(dǎo)致自殺意念的減少（Reger et al.,2020），還有觀點認(rèn)為居家令發(fā)布后人們與家人的接觸交流增多，從而減少了抑郁和焦慮等癥狀（Blair,2020）。然而，搜索量這一指標(biāo)難以捕捉到心理健康狀況的轉(zhuǎn)變過程，研究者們也難以僅通過搜索量數(shù)據(jù)闡釋變化背后的機制。因此，未來的研究需將網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與其他類型的數(shù)據(jù)相結(jié)合，對心理健康狀況的變化做出描述、解釋和預(yù)測。

4.2 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的優(yōu)勢

首先，數(shù)據(jù)客觀，生態(tài)效度高。傳統(tǒng)研究常用的自我報告法易受被試的記憶和主觀意識的影響（蘇悅等,2021），網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)來自搜索引擎客觀記錄，比自我報告更客觀。同時，大樣本量也是網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。

其次，時間分辨率高，可以自定義時間范圍。疫情形勢多變，公眾的心理健康狀況也隨之變化，在涉及時間維度的研究主題中，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)充分發(fā)揮著優(yōu)勢。例如，Mozani等（2021）根據(jù)意大利的疫情傳播情況，將疫情前至第二波疫情來臨這段時間分為六個階段，并呈現(xiàn)了不同主題詞搜索量隨時間變化的情況。

再次，與用戶的心理動機密切相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)記錄用戶主動的搜索行為，而行為背后的心理動機值得關(guān)注。已有研究表明，健康動機影響人們的健康信息獲取和維護行為（Moorman &Matulich,1993），個體更強的健康信息搜索意愿帶來搜索行為的增加（Yoo &Robbins,2008）。因此與被動收集的地理位置信息等大數(shù)據(jù)相比，有關(guān)心理健康網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)可以在一定程度上反映人們對相關(guān)信息的關(guān)注和需要。

另外，數(shù)據(jù)易得，可以經(jīng)濟有效地獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)大規(guī)模的社會調(diào)查通常需要大量的時間和人力成本，且數(shù)據(jù)存在滯后性，而網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)幾乎是即時的，可以隨時在網(wǎng)站上查詢。當(dāng)前社交媒體數(shù)據(jù)也是常用的大數(shù)據(jù)形式之一，但與網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)相比，社交媒體數(shù)據(jù)建模的方法學(xué)習(xí)成本較高，需要大量計算機專業(yè)知識，給心理學(xué)及社會科學(xué)的研究者們帶來挑戰(zhàn)（蘇悅等,2021）。網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的易得性也使其易與社交媒體數(shù)據(jù)（Zhang et al.,2020）、地理位置數(shù)據(jù)（Lin et al.,2023）等相結(jié)合，為研究提供更豐富全面的數(shù)據(jù)。

最后，在公共政策方面具有應(yīng)用價值，將以往的心理學(xué)研究從個體層面擴展至群體層面。由于記錄了用戶的地理位置，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)可以為有關(guān)地區(qū)政策的研究提供最新的信息。與在個人層面收集數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)研究相比，使用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的研究可進行群體層面的分析，為政策制定提供參考。例如，Silverio-Murillo等（2021）針對拉丁美洲的研究發(fā)現(xiàn)在國家發(fā)布收入支持政策后，公眾對于自殺和失眠的搜索有所減少，說明在疫情中緩解經(jīng)濟壓力對公眾心理健康有益。

4.3 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的局限

首先，信效度待提高。網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)研究的前提假設(shè)是用戶對某一主題的搜索體現(xiàn)了其對該主題的興趣和關(guān)注，而心理健康領(lǐng)域的研究進一步假設(shè)搜索量與心理健康狀況有關(guān)，但該假設(shè)是否成立還有待驗證。此外，研究中選取的搜索主題非常關(guān)鍵，對具體搜索的內(nèi)容以及所選主題詞的依據(jù)的報告是一項研究可重復(fù)性的保障。未來的研究應(yīng)在搜索主題詞的選擇上采用概念和實證相結(jié)合的方法，并進行信度和效度檢驗，以確保測量方法的科學(xué)性。

其次，存在抽樣偏差。雖然網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的用戶覆蓋較廣，但仍不能覆蓋全部人群，因此網(wǎng)絡(luò)搜索用戶和一般人群之間可能存在差異。而且，搜索引擎種類繁多，僅選擇一個搜索引擎的數(shù)據(jù)進行分析時也可能存在抽樣偏差。

再次，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)因時因地而異，某項研究發(fā)現(xiàn)只可看作一次兼具偶然性和潛在規(guī)律性的抽樣結(jié)果，可能并不具有普遍性。

最后，分析水平受限。網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的空間分析水平尚不能精確到個體層面，因此難以將搜索行為與用戶的其他個體特征聯(lián)系起來。由此分析方法得到的結(jié)果在個體層面的可推廣性需要進一步研究。

基于上述優(yōu)勢和局限，未來的網(wǎng)絡(luò)搜索研究應(yīng)充分地利用時間和地理位置等信息，探索傳統(tǒng)測量方法難以考察的研究領(lǐng)域，同時提高信效度，并加強對其背后機制的探討。