論文の概要: An Exploratory Study of COVID-19 Information on Twitter in the Greater
Region
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05900v2
- Date: Wed, 2 Dec 2020 12:49:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 06:19:31.369434
- Title: An Exploratory Study of COVID-19 Information on Twitter in the Greater
Region
- Title(参考訳): 大規模地域におけるTwitter上のCOVID-19情報の探索的研究
- Authors: Ninghan Chen, Zhiqiang Zhong, Jun Pang
- Abstract要約: 本稿では,Twitter COVID-19 情報をデータ駆動で探索し,その特徴を明らかにすることを目的とする。
GRと関連する国々のツイート量と新型コロナウイルスのケースは相関関係にあるが、この相関関係はパンデミックの特定の期間にのみ存在する。
2020-01-22 から 2020-06-05 への移行を計画し、GR と関連する国の主な違いを解明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.696697601424039
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The outbreak of the COVID-19 leads to a burst of information in major online
social networks (OSNs). Facing this constantly changing situation, OSNs have
become an essential platform for people expressing opinions and seeking
up-to-the-minute information. Thus, discussions on OSNs may become a reflection
of reality. This paper aims to figure out the distinctive characteristics of
the Greater Region (GR) through conducting a data-driven exploratory study of
Twitter COVID-19 information in the GR and related countries using machine
learning and representation learning methods. We find that tweets volume and
COVID-19 cases in GR and related countries are correlated, but this correlation
only exists in a particular period of the pandemic. Moreover, we plot the
changing of topics in each country and region from 2020-01-22 to 2020-06-05,
figuring out the main differences between GR and related countries.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、主要なオンラインソーシャルネットワーク(OSN)の急激な情報に繋がる。
常に変化する状況に直面しているOSNは、意見を表明し、最新情報を求める人々にとって不可欠なプラットフォームになっている。
したがって、OSNに関する議論は現実の反映となるかもしれない。
本研究の目的は、機械学習と表現学習手法を用いて、GRおよび関連国におけるTwitter COVID-19情報に関するデータ駆動探索研究を行うことにより、大都市圏(GR)の特徴を明らかにすることである。
GRと関連する国々のツイート量と新型コロナウイルスのケースは相関関係にあるが、この相関関係はパンデミックの特定の期間にのみ存在する。
また、各国・地域ごとのトピックスの変化を2020-01-22から2020-06-05にプロットし、GRと関連する国々の主な違いを明らかにする。
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