基于Twitter数据的日本主观幸福感指标研究

这并不意味着所提供的措施是错误的或不可靠的：它只要求在解释构建指标、数据源和数据源所遵循的方法时极其清晰该指标所要说明的幸福感的开始。7 2015-2018年跨国分析在本节中，我们将重点关注直接投资的影响SWB指标上的不同经济变量。我们利用表1中的月度和季度数据，以月度频率对季度数据进行插值，以尽可能多地利用数据。请注意，虽然在2012年至2015年期间对意大利进行了审查，但分析仅限于2015年至2018年期间，这两个国家出于比较目的被考虑在一起。对于分析，我们使用了结构方程模型（SEM）和连续响应变量（Bollen，1989）方法。SEM是测试因变量、独立变量、中介变量和潜在维度之间复杂关系的常用方法。我们假设真正的幸福感是一个潜在变量受该国经济状况（该国本身被认为是一个潜在变量）和健康状况的影响，尽管出现了几次正峰值，但2015年的平均SWB-I是研究期间的最低水平。7.7（4.2）（3.8）（4.9）（4.9）（9.8）（4.9）（9.8）（7.8）（4.9）（9.8）（7.5）（7.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（4.5）（7.5）（7.5）（7.5）（7.5）（7.5）（7.5）（7.5）（4）（7.5）（7.5）（7.5）（7.5）（7.5）（7.1）7.1））7.1））））））））7.1）7.1）推特推文44.1）推文44.1）推文44.1）推文44.1）推文44.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.5（4.5（4.5（4.5）（4 8HPI–5.99 5.92 5.925.92HDI––0.906 0.910 0.913 0.915表2：SWB-I和SWB-J的年平均值，括号内的标准偏差，以及以百万为单位的推文数量。意大利的数据为2012年2月1日至2018年6月21日，日本的数据为2015年8月24日至2018年12月31日。

幸福星球指数（HPI）和人类发展指数（HDI）来源于世界银行。4.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.5.5.15.15.15.15 15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15.15 15.15 15.15 15 15.15 15 15.15 15 15.48 48 48.7 48.7 48.7 48.5 5 5 5 5.7.7.5 5 5 5 5 5 5.7.5 5 5 5 5 5 5.7.7.5 5 5 5 5 5 5 5 5.7.7.7.7.5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5.7.7 7 7 7.5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5.7.7.5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 40.4 57.8 59.1 46.4 64.9 26.6 74.5 76.2表3：SWB-I指数各组成部分的值。年份SWB-J emo fun rel res sat tru vit wor2015 54.4 54.8 59.3 75.2 54.4 56.9 35.4 43.2 55.92016 53.6 53.5 59.4 73.9 58.9 53.0 35.6 42.6 52.22017 53.2 51.0 57.9 75.7 55.9 51.5 36.1 42.7 55.02018 52.5 51.5 57.0 72.3 54.9 53.4 35.6 43 43.3 52.2表4：SWB-J指数各组成部分的数值。304050602015 2016 2017 2018 2019每周系列WB-ISWB-图1:SWB-I和SWB-J周平均序列，带有估计的局部线性回归趋势和标准误差带。2015年6月至9月的意大利峰会与2015年世博会相关。一个通过预期寿命来衡量的国家，Twitter SWB-I/SWB-J指数是对幸福感潜在变量某些方面的可观察测量。幸福星球指数人类发展指数SWB-I 0.14 0.80SWB-J 0.81-0.99表5：年平均SWB-I和SWB-J与幸福星球指数和人类发展指数这两个指数之间的相关性。在统计学方面，SEM包括回归分析、因子分析和路径分析，以探索变量之间的相互关系。这是个骗局假设性技术，分析师测试模型，以检查建立的关系之间的一致性。

从理论上分析了以下潜在维度：o经济：由GDP增长、消费增长、投资增长和失业率捕获；o幸福感：我们认为这是一种受经济潜在变量和作为健康状况预测指标的预期寿命的影响，幸福感变量反过来决定SBW-I/SWB-J指标。然后，构建路径图来表示自变量（GDP增长、消费增长、投资增长、失业率、40岁时的预期寿命）、最新维度和因变量（SWB-I/SWB-J）之间的相互依赖关系：经济7→ GDP增长+消费增长+投资增长+失业率福利←[经济+40SWB-J时的预期寿命/SWB-J←【此外，模型还捕捉到了观察变量之间的剩余相关性，即变量GDP增长和40岁时的预期寿命、消费增长、投资增长和失业率之间的剩余相关性。】TET模型如表6所示，而图3-4给出了相同模型的图形表示偷懒。这些模型已经过测试使用Lavan软件包（Rosseel，2012）进行了测试，并通过semPlot软件包（Epskamp，2019）生成了图表。7.1意大利案例中SEM模型的解释（见图4和表6底部面板），所有观察到的经济变量都具有预期和显著性它与经济潜变量之间存在正相关关系，而经济潜变量反过来又具有正相关关系康特利幸福。相反，在对日本的分析中，可能会发现一些反常现象。

首先，我们从图3和表6（顶部面板）中注意到，可观察的经济变量和经济变量之间的关系，以及可观察的经济变量之间的相互依赖性，具有预期的符号。此外，投资增长和消费增长率都显示出显著的增长不能谈恋爱，谁与意大利相比，意大利的失业率更高：由于投资和消费是总需求的主要组成部分，这可能解释了为什么与GDP增长的关系在统计上不显著伪善说教但是，从另一方面来说，失业率是负面的和显著的与经济状况密切相关。尽管如此，经济潜变量并不重要康特利ect幸福感：这可能是我们的主要结果，表明日本人的幸福感不是由客观的、可观察的、主要是经济变量决定的，这些变量传统上被用来衡量一个国家的福利。值得一提的是，Diener等人（1995年）观察到，与欧洲大陆和盎格鲁-撒克逊文化相比，亚洲文化的主观幸福感得分较低，经济状况相似，这可能证明了经济财富不一定是感知幸福感的最重要组成部分。40岁时的预期寿命（我们将其作为公共卫生状况的代表）在日本和意大利显示出与幸福感潜在变量和GDP增长率相反的关系。如图2所示，在2015-2108年间，这两个国家的预期寿命都在增加。

同样，意大利的GDP增长率近年来也呈现出积极的趋势，而日本的增长率则更高这只是这是观察到的di这段关系的标志。最后，SWB指标是积极和重要的这与两国人民的福祉密切相关。

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