Changement social et santé mentale : utiliser l'algorithme du changement social pour évaluer les impacts psychologiques de la crise du COVID-19 au Canada

Abstract

Malgré des périodes de stabilité apparente, nos sociétés changent et évoluent constamment. Si certains de ces changements sont progressifs et presque imperceptibles, les crises sociales majeures telles que la pandémie de COVID-19 ont le potentiel de générer des changements rapides et perturbateurs qui peuvent avoir des effets néfastes sur les sociétés vulnérables. Au cours du siècle dernier, les avancées en informatique ont permis le développement de modèles mathématiques visant à prédire l'apparition des crises sociales. Ces modèles ont fait d'énormes progrès dans la prédiction de l’arrivée d’une crise, par exemple en implémentant des systèmes d’avertissement précoce de crises sociales ou de violence (ICEWS, VIEWS). Cependant, ces modèles ne répondent pas à une question importante : de quelle manière cette crise affectera-t-elle notre société? L'objectif de cette recherche est de démontrer une nouvelle approche afin d’estimer les impacts des crises sociales à l'aide de l’algorithme de changement social (ACS). Cet algorithme, basé sur une nouvelle typologie multidisciplinaire du changement social, vise à modéliser le processus dynamique du changement social afin de comprendre comment se manifeste la transition d’un état sociétal à un autre lors d’une crise. Bien que les études précédentes utilisant l’ACS ont démontré sa capacité à modéliser diverses crises, des coups d’ État à la crise de la COVID-19, aucune étude n’a tenté d’associer ces modélisations à des conséquences concrètes sur les individus. Cette association permettrait de démontrer l’utilité de l’ACS, soit sa capacité à faciliter l’étude du changement social et ses impacts en générant des modèles facilement interprétables. Pour ce faire, nous avons utilisé l'ACS afin de modéliser la crise COVID-19 au Canada à l'aide de données de questionnaires longitudinaux et associé le niveau estimé de changement social aux impacts sur la prévalence d’émotions négatives et la qualité du sommeil. Les résultats indiquent que les estimations d'un changement social important sont associées à une prévalence plus élevée d'émotions négatives et fournissent des preuves d'une association avec une qualité de sommeil plus faible. Ces résultats indiquent que l’ACS produit des modèles utiles du changement social, qui permettent une meilleure compréhension du processus et des impacts des crises sociales. Our societies are constantly changing and evolving. While some of these changes are progressive and almost imperceptible, major social crises like the COVID-19 pandemic have the potential to generate fast and disruptive changes which can lead to damaging effects on vulnerable societies. In the last century, researchers have attempted to develop mathematical models which aim to predict the onset of social crises to prevent their damage. These models have made significant progress in predicting the onset of a crisis, for example, by implementing early warning systems for social or violence crises (ICEWS, VIEWS). However, these models do not address an important question: how will this crisis impact our society over time? The goal of this research is to demonstrate a new approach to estimate the impacts of social crises using the Social Change Algorithm (ACS). This algorithm, based on a new multidisciplinary typology of social change, aims to model the dynamic process of social change to understand how a crisis impacts our societies. Despite previous studies using the ACS demonstrating its ability to model various crises, from coups d'état to the COVID-19 crisis, no study has attempted to associate these models with concrete consequences for individuals. This association would demonstrate the utility of the ACS, namely its ability to facilitate the study of social change and its impacts by generating easily interpretable models. To do so, we used the SCA to model the COVID-19 crisis in Canada using longitudinal questionnaire data and correlated the estimated level of social change with variations in sleep quality and negative emotions. Results indicate that estimations of high social change in societies are associated with a higher prevalence in negative emotions and provide evidence for an association with lower sleep quality in the population, thus providing evidence of the ability to generate useful models of social change using the SCA. These results indicate that the SCA produces useful models of social change, enabling a better understanding of the process and impacts of social crises.