气候变化不仅被视为环境和经济危机，也被认为是导致心理和情绪压力的重要因素。随着人们对气候相关风险的认识增加，研究范围已从极端天气和温度上升等物理后果扩展到气候变化的心理维度（Clayton, 2020; Pittaway et al., 2024）。特别是气候焦虑——一种对感知到的气候威胁的未来导向的情绪反应——在研究人员、临床医生和政策制定者中引起了越来越多的关注。
气候焦虑被认为是一个多维度的概念（Ojala et al., 2021），它包含两个相互关联但不同的维度：一是基于情绪的维度，涉及对气候变化的持续担忧和关心（Hickman et al., 2021; Ogunbode et al., 2023）；二是基于功能障碍的维度，指的是干扰认知-情绪处理和日常功能的临床显著症状（Clayton & Karazsia, 2020）。前者关注情绪体验本身，后者包括病理性方面，如反复思考（Ojala et al., 2021）。
这种概念区分对应了不同的评估方法。例如，广泛使用的气候变化焦虑量表（Climate Change Anxiety Scale）专门用于测量基于功能障碍的维度（Clayton & Karazsia, 2020）。与焦虑相关的情绪包括在与气候变化相关时感到紧张、不安或焦虑等症状（Ramadan et al., 2023）。这些子成分代表了临床关切的不同但相关的表现。纵向证据进一步表明，基于情绪的焦虑是功能障碍增加的重要预测因素，而功能障碍并不能预测随后基于情绪的反应变化（Chan et al., 2024）。此外，气候焦虑的行为后果也很复杂：适度的焦虑可以激发环保行为，如可持续消费或公民参与（Bouman et al., 2018, Jarrett et al., 2024），而过度或不受控制的焦虑可能导致情绪过载、回避或脱离（Van Zomeren et al., 2019, Verplanken et al., 2020, Wolfe and Tubi, 2019）。
针对气候焦虑的基于情绪的成分，最近的研究表明，这种焦虑不仅在不同人群中普遍存在，而且在不同的社会文化背景下也具有高度变异性（Clayton and Karazsia, 2020, Hogg et al., 2023）。跨国调查显示，其强度和表达存在显著差异，这些差异通常受制度信任、政治效能感知以及对环境风险的文化态度等因素的影响（Helm et al., 2018）。例如，在一项针对16至25岁个体的全球调查中，超过一半的受访者表示对气候变化的未来后果感到深切担忧（Hickman et al., 2021）。Tam等人（2023）基于中国、印度和美国的 数据的跨文化研究表明，中国和印度受访者的气候焦虑水平显著高于日本和美国受访者。
尽管有这些关于基于情绪的气候焦虑的重要发现，现有文献仍存在一些局限性：首先，大多数研究依赖于结构化的自我报告工具，可能无法完全捕捉到对气候相关问题的情感反应的自发性、情境敏感性和时间动态性（Heeren and Asmundson, 2023, Lloyd and Gifford, 2024）；其次，虽然一些研究量化了气候焦虑的频率或严重程度（Wullenkord et al., 2021, Wullenkord et al., 2024），但很少有研究探讨这种焦虑在公众话语中的主题起源；第三，尽管偶尔会纳入年龄、地理位置和经济水平等人口统计和区域因素，但对于这些因素如何与在线环境中的情感表达模式相关联的了解仍然有限，特别是在像中国这样人口众多且地区差异较大的国家。
为了解决这些挑战，社交媒体成为研究气候变化情感反应的宝贵实时数据来源。像微博这样的平台（中国最大的微博服务）为人们提供了一个独特的空间，他们可以通过充满情感的语言、标签和多媒体内容表达与气候相关的关切（Pearce et al., 2019, Sun et al., 2024）。这些平台作为集体情感的数字场所，记录了公众对极端天气事件、政策变化和气候相关危机的反应，因此可以提供丰富的视角，了解这些反应如何随时间、社会和环境维度演变和差异（Boudet et al., 2020, Ge et al., 2022）。
基于此基础，本文关注基于情绪的气候焦虑，即个体用自己语言明确将与气候变化、全球变暖或极端天气事件相关的情感（如担忧、恐惧、痛苦）联系起来的情绪（Ojala et al., 2021, Taylor, 2020）。在这个概念框架内，我们对2010年至2024年间微博上的气候焦虑话语进行了大规模分析（微博是一款允许用户类似Twitter进行微博写作的中国应用程序）。我们的分析探讨了这些情感反应在中国社会文化背景下的表达方式，旨在为中国大陆数字化连接人群中的基于情绪的气候焦虑提供大规模证据，从而补充主要以调查为基础的文献。此外，所开发的多步骤分析框架具有适应性，可以为不同平台和文化背景下的在线气候相关痛苦提供可转移的评估方法。
本研究有三个主要贡献：首先，采用基于词典的方法来识别用户生成内容中嵌入的主要气候焦虑主题和具体来源；其次，通过语义相似性方法评估气候焦虑的情绪强度，从而捕捉到超越二元情感分类的在线表达的细微变化；第三，应用回归模型研究人口统计和区域因素如何与气候焦虑的在线表达相关联，提供了关于情绪脆弱人群的特征以及加剧社交媒体上公众关切的情境条件的证据。
文章的其余部分如下：第2节概述了分析框架和方法步骤；第3节详细介绍了数据收集和处理程序；第4节展示了实证结果，包括气候焦虑表达的时间趋势、主题结构、情绪强度得分和人口统计相关因素。该部分还综合讨论了研究结果，将观察到的模式与更广泛的理论观点和情境因素联系起来。最后，第5节总结了关键结论，并对政策含义进行了反思。
