論文の概要: Psychometric Analysis and Coupling of Emotions Between State Bulletins
and Twitter in India during COVID-19 Infodemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05513v2
- Date: Wed, 13 May 2020 16:47:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 19:36:36.302495
- Title: Psychometric Analysis and Coupling of Emotions Between State Bulletins
and Twitter in India during COVID-19 Infodemic
- Title（参考訳）: COVID-19インフォデミック中のインドにおける国家ブルエチンとTwitterの感情の心理分析と結合
- Authors: Baani Leen Kaur Jolly, Palash Aggrawal, Amogh Gulati, Amarjit Singh
Sethi, Ponnurangam Kumaraguru, Tavpritesh Sethi
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのインフォデミックは、パンデミックそのものよりも急速に広まっている。
ソーシャルメディアは情報の最大の源であるため、インフォデミックの管理には誤情報を緩和する必要がある。
Twitterだけでも、キュレートされたイベントページの利用が急激な45%増加した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.428097999824421
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: COVID-19 infodemic has been spreading faster than the pandemic itself. The
misinformation riding upon the infodemic wave poses a major threat to people's
health and governance systems. Since social media is the largest source of
information, managing the infodemic not only requires mitigating of
misinformation but also an early understanding of psychological patterns
resulting from it. During the COVID-19 crisis, Twitter alone has seen a sharp
45% increase in the usage of its curated events page, and a 30% increase in its
direct messaging usage, since March 6th 2020. In this study, we analyze the
psychometric impact and coupling of the COVID-19 infodemic with the official
bulletins related to COVID-19 at the national and state level in India. We look
at these two sources with a psycho-linguistic lens of emotions and quantified
the extent and coupling between the two. We modified path, a deep skip-gram
based open-sourced lexicon builder for effective capture of health-related
emotions. We were then able to capture the time-evolution of health-related
emotions in social media and official bulletins. An analysis of lead-lag
relationships between the time series of extracted emotions from official
bulletins and social media using Granger's causality showed that state
bulletins were leading the social media for some emotions such as Medical
Emergency. Further insights that are potentially relevant for the policymaker
and the communicators actively engaged in mitigating misinformation are also
discussed. Our paper also introduces CoronaIndiaDataset2, the first social
media based COVID-19 dataset at national and state levels from India with over
5.6 million national and 2.6 million state-level tweets. Finally, we present
our findings as COVibes, an interactive web application capturing psychometric
insights captured upon the CoronaIndiaDataset, both at a national and state
level.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのインフォデミックは、パンデミックそのものよりも急速に広がっている。
インフォデミック波に乗る誤報は、人々の健康とガバナンスシステムにとって大きな脅威となる。
ソーシャルメディアは最大の情報源であるため、インフォデミックを管理するには誤情報の緩和だけでなく、心理的パターンの早期の理解が必要である。
新型コロナウイルス(covid-19)危機の間、twitterだけでキュレートされたイベントページの利用は45%急増し、ダイレクトメッセージの利用は2020年3月6日以降30%増加した。
本研究は、インド国内および州レベルでの、COVID-19インフォデミックと、COVID-19に関する公式の掲示板との心理的影響と結合を分析した。
感情の心理言語的レンズでこれら2つのソースを見て,その範囲と結合度を定量化した。
我々は、健康関連感情を効果的に捉えるために、ディープスキップグラムベースのオープンソースのレキシコンビルダーであるパスを修正した。
そして、ソーシャルメディアや公式の掲示板で健康関連感情のタイムエボリューションを捉えました。
グレンジャーの因果関係を用いた公式の掲示板から抽出された感情の時系列とソーシャルメディア間のリードラグ関係の分析により,医療緊急事態などの情動をソーシャルメディアに導いていることが明らかとなった。
また、政策立案者および誤情報の緩和に積極的に携わるコミュニケーターに潜在的に関係のあるさらなる洞察についても論じる。
また本論文は、インドから国内および州レベルで最初のソーシャルメディアベースのcovid-19データセットであるcoronaindiadataset2(コロナインディアデータセット2)についても紹介する。
最後に,CoronaIndiaDataset上で得られた心理学的洞察を全国レベルおよび州レベルで収集する対話型WebアプリケーションであるCOVibesについて紹介する。
関連論文リスト
- Large language models for sentiment analysis of newspaper articles during COVID-19: The Guardian [0.16777183511743468]
この研究は、新型コロナウイルスのさまざまな段階におけるガーディアン紙の感情分析を提供する。
パンデミックの初期段階では、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移した。
結果は、パンデミックの初期段階において、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移したことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T07:10:52Z) - Measuring COVID-19 Related Media Consumption on Twitter [2.746705315038595]
ソーシャルメディアプラットフォームはパンデミックに関して重要なアップデートを提供している。
メディアとのオンラインコミュニケーションは、国際規模ではまだ探索されていない。
この論文は、各国における新型コロナウイルスのメディア消費に関する初めての研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-16T04:01:45Z) - Characterizing the Emotion Carriers of COVID-19 Misinformation and Their
Impact on Vaccination Outcomes in India and the United States [0.5936652393309938]
新型コロナウイルス(COVID-19)のインフォデミックは、世界規模での健康行動や結果に前例のない影響を与えた。
嫌悪感、期待、怒りは、米国での偽情報ツイートの増加と関連づけられた。
インドでは偽情報率は予防接種とリード関係を示し、アメリカでは予防接種に遅れを取っていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-24T12:56:56Z) - Exploring Social Media for Early Detection of Depression in COVID-19
Patients [44.76299288962596]
早期に検出と介入は、新型コロナウイルス患者のうつ病のリスクを減少させる可能性がある。
我々は、感染前後のソーシャルメディア活動に関する情報を含む新型コロナウイルス患者のデータセットを管理した。
うつ病リスクの高いCOVID-19患者の特徴を明らかにするため,本データセットを広範囲に分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-23T14:13:52Z) - Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and
Group-Based Processes [79.79659145328856]
誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。
偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-30T12:34:24Z) - "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the
Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。
我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-12T19:41:01Z) - Know it to Defeat it: Exploring Health Rumor Characteristics and
Debunking Efforts on Chinese Social Media during COVID-19 Crisis [65.74516068984232]
われわれは、中国のマイクロブログサイトWeiboで、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する4ヶ月にわたる噂に関するオンラインディスカッションを包括的に分析した。
以上の結果から、不安(恐怖)型健康噂は、希望(希望)型よりもはるかに多くの議論を巻き起こし、長く続いたことが示唆された。
本稿では,噂の議論を抑えるためのデバンキングの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-25T14:02:29Z) - COVID-19 and Big Data: Multi-faceted Analysis for Spatio-temporal
Understanding of the Pandemic with Social Media Conversations [4.07452542897703]
ソーシャルメディアプラットフォームは、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する世界的な会話の手段として機能している。
本稿では,パンデミックを取り巻くソーシャルメディア会話の重要コンテンツと特徴の分析,マイニング,追跡のための枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-22T00:45:50Z) - Analyzing COVID-19 on Online Social Media: Trends, Sentiments and
Emotions [44.92240076313168]
我々は、2020年1月20日から2020年5月11日までの間に、TwitterとWeiboの投稿に基づいて、アメリカ人と中国人の感情的な軌跡を分析した。
中国と国連の2つの非常に異なる国とは対照的に、異なる文化におけるCOVID-19に対する人々の見解に顕著な違いが浮かび上がっている。
我々の研究は、公共の感情やパンデミックに対する懸念をリアルタイムで明らかにするための計算的アプローチを提供し、政策立案者が人々のニーズをよりよく理解し、それによって最適な政策を立案するのに役立つ可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-29T09:24:38Z) - Critical Impact of Social Networks Infodemic on Defeating Coronavirus
COVID-19 Pandemic: Twitter-Based Study and Research Directions [1.6571886312953874]
2019年の推計295億人が世界中でソーシャルメディアを利用している。
コロナウイルスの流行は、ソーシャルメディアの津波を引き起こした。
本稿では,Twitterから収集したデータに基づく大規模研究について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T15:53:13Z) - The Ivory Tower Lost: How College Students Respond Differently than the
General Public to the COVID-19 Pandemic [66.80677233314002]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは、政府に究極の課題を提示した。
米国では、新型コロナウイルス感染者が最も多い国で、全国的なソーシャルディスタンシングプロトコルが大統領によって実施されている。
本稿では,この対話型社会における前例のない破壊の社会的意義を,ソーシャルメディア上での人々の意見のマイニングによって発見することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T13:02:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。