論文の概要: Dutch General Public Reaction on Governmental COVID-19 Measures and
Announcements in Twitter Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07283v3
- Date: Mon, 21 Dec 2020 19:53:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 04:37:06.127086
- Title: Dutch General Public Reaction on Governmental COVID-19 Measures and
Announcements in Twitter Data
- Title（参考訳）: オランダ政府による新型コロナウイルス対策と発表に対する一般市民の反応
- Authors: Shihan Wang, Marijn Schraagen, Erik Tjong Kim Sang and Mehdi Dastani
- Abstract要約: われわれは、2020年2月にオランダで発生した新型コロナウイルスの流行から始まるTwitter APIを使ってストリーミングデータを収集する。
我々は、政府の措置や発表に対するオランダの一般大衆の反応を追跡する。
我々は過去7ヶ月のつぶやき頻度と公的な感情の時間的分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7289766438701686
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Public sentiment (the opinions, attitudes or feelings expressed by the
public) is a factor of interest for government, as it directly influences the
implementation of policies. Given the unprecedented nature of the COVID-19
crisis, having an up-to-date representation of public sentiment on governmental
measures and announcements is crucial. While the 'staying-at-home' policy makes
face-to-face interactions and interviews challenging, analysing real-time
Twitter data that reflects public opinion toward policy measures is a
cost-effective way to access public sentiment. In this context, we collect
streaming data using the Twitter API starting from the COVID-19 outbreak in the
Netherlands in February 2020, and track Dutch general public reactions on
governmental measures and announcements. We provide temporal analysis of tweet
frequency and public sentiment over the past seven months. We also identify
public attitudes towards two Dutch policies in case studies: one regarding
social distancing and one regarding wearing face masks. By presenting those
preliminary results, we aim to provide visibility into the social media
discussions around COVID-19 to the general public, scientists and policy
makers. The data collection and analysis will be updated and expanded over
time.
- Abstract（参考訳）: 世論(世論・態度・感情)は、政策の実施に直接影響を及ぼすため、政府にとって関心の要素である。
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の先例のない性質を考えると、政府の措置や発表に対する世論の最新の表現が不可欠である。
政策は対面インタラクションやインタビューを難しくするが、政策対策に対する世論を反映したリアルタイムのTwitterデータを分析することは、公共の感情にアクセスするための費用対効果がある。
この文脈では、2020年2月にオランダで発生した新型コロナウイルスの流行から始まるTwitter APIを使用してストリーミングデータを収集し、政府の措置や発表に関するオランダの一般大衆の反応を追跡する。
我々は過去7ヶ月のつぶやき頻度と公的な感情の時間的分析を行った。
また,2つのケーススタディにおいて,社会的距離とマスク着用に関する公衆の態度を明らかにした。
これらの予備的な結果を提示することで、新型コロナウイルスに関するソーシャルメディアの議論を一般市民、科学者、政策立案者に可視化することを目指している。
データ収集と分析は時間とともに更新および拡張される。
関連論文リスト
- On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。
本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z) - Visualizing Relation Between (De)Motivating Topics and Public Stance
toward COVID-19 Vaccine [0.0]
本研究では,新型コロナウイルス感染拡大に伴うTwitter圏内の話題を検査・分析するインタラクティブな可視化ツールを提案する。
このツールは、視覚分析のあらゆるシナリオに対して容易に一般化することができ、研究者や一般大衆のソーシャルメディアデータの透明性を高めることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T09:01:53Z) - Sensing the Pulse of the Pandemic: Geovisualizing the Demographic
Disparities of Public Sentiment toward COVID-19 through Social Media [9.906180010952406]
ソーシャルメディアの利用は人口層によって異なるが、若年ユーザーの方が高齢ユーザーに比べて多い。
本研究は、Twitterデータを用いて、新型コロナウイルスに関する世論感情を推定するケーススタディを通じて、ソーシャルメディア分析における解決策と人口統計バイアスを調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-17T02:59:46Z) - Exploring celebrity influence on public attitude towards the COVID-19
pandemic: social media shared sentiment analysis [0.7340017786387767]
新型コロナウイルスのパンデミックに関連する感情を共有するために、人々はソーシャルメディアに目を向けてきた。
公衆の言論の方向性を決定する上で,公衆の目で共有されるソーシャルメッセージの役割について検討した。
以上の結果から,個人が公開眼で共有するメッセージに共通する感情的コンテンツの一貫したパターンの存在が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-23T21:56:50Z) - Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election [55.41644538483948]
選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。
地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z) - Ctrl-Shift: How Privacy Sentiment Changed from 2019 to 2021 [14.600192799641077]
我々は、2019年から2021年までの政府および健康関連の目的で、データの収集と利用に対する米国の人々の感情について調査する。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、政府のデータ利用の受け入れが大幅に減少するのが観察された。
2020年のアメリカ合衆国大統領選挙の後、プライバシーの感情がユーザーの政治と権力を持つ政党の整合性に基づいて変化するという最初の証拠を観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T16:13:02Z) - Face Off: Polarized Public Opinions on Personal Face Mask Usage during
the COVID-19 Pandemic [77.34726150561087]
様々な政府機関による一連の政策変更は、フェイスマスクの偏光に寄与したと推測されている。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う米国でのマスクに対する国民の感情を正確に評価するための新しいアプローチを提案する。
2つの重要な政策シフトの出来事が、共和党と民主党の両方の感情の統計的に重要な変化に寄与している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-31T18:52:41Z) - Understanding the Hoarding Behaviors during the COVID-19 Pandemic using
Large Scale Social Media Data [77.34726150561087]
われわれは、2020年3月1日から4月30日まで、米国で4万2000人以上のユニークTwitterユーザーによる嫌がらせと反嫌悪のパターンを分析した。
ホアーディンググループと反ホアーディンググループの両方の女性の比率が、一般のTwitter利用者の比率よりも高いことがわかりました。
LIWCの不安度はTwitterの不安度よりもかなり高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:02:25Z) - 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) - 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) - A thematic analysis of highly retweeted early COVID -19 tweets:
Consensus, information, dissent, and lockdown life [8.528384027684192]
この記事では、COVID-19に対する公衆の反応の初期段階でTwitterに反映された重要な問題を調査する。
87のツイートで特定された主なテーマは、ロックダウンライフ、社会的制限に対する態度、政治、安全メッセージ、COVID-19の患者、キーワーカーのサポート、仕事、そしてCOVID-19の事実/ニュースだった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T16:34:23Z)
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。