論文の概要: COVID-19 Pandemic: Identifying Key Issues using Social Media and Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10022v1
• Date: Sun, 23 Aug 2020 12:05:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 03:10:57.784137
• Title: COVID-19 Pandemic: Identifying Key Issues using Social Media and Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミック:ソーシャルメディアと自然言語処理による課題の特定
• Authors: Oladapo Oyebode, Chinenye Ndulue, Dinesh Mulchandani, Banuchitra Suruliraj, Ashfaq Adib, Fidelia Anulika Orji, Evangelos Milios, Stan Matwin, and Rita Orji
• Abstract要約: ソーシャルメディアデータは、パンデミックに対する大衆の認識と経験を明らかにすることができる。 われわれは6つのソーシャルメディアプラットフォームから集めた新型コロナウイルス関連コメントを分析した。 我々は、34の負のテーマを特定し、そのうち17は経済的、社会政治的、教育的、政治的問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.54689130381201
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has affected people's lives in many ways. Social media data can reveal public perceptions and experience with respect to the pandemic, and also reveal factors that hamper or support efforts to curb global spread of the disease. In this paper, we analyzed COVID-19-related comments collected from six social media platforms using Natural Language Processing (NLP) techniques. We identified relevant opinionated keyphrases and their respective sentiment polarity (negative or positive) from over 1 million randomly selected comments, and then categorized them into broader themes using thematic analysis. Our results uncover 34 negative themes out of which 17 are economic, socio-political, educational, and political issues. 20 positive themes were also identified. We discuss the negative issues and suggest interventions to tackle them based on the positive themes and research evidence.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは、多くの点で人々の生活に影響を与えている。 ソーシャルメディアのデータは、パンデミックに対する大衆の認識や経験を明らかにし、この病気の世界的な拡散を抑制するための努力を妨げたり支援したりする要因を明らかにする。 本稿では、自然言語処理(nlp)技術を用いて、6つのソーシャルメディアプラットフォームから収集されたcovid-19関連コメントを分析した。 ランダムに選択された100万以上のコメントから関連する意見キーフレーズとその感情極性(否定的あるいは肯定的)を特定し,テーマ分析を用いてより広いテーマに分類した。 その結果,経済問題,社会政治問題,教育問題,政治問題など17項目中,34項目の否定的テーマが明らかになった。 20のポジティブテーマも特定された。 ネガティブな問題を議論し、ポジティブなテーマと研究証拠に基づいて対処するための介入を提案する。

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)
• "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)
• The relationship between sentiment score and COVID-19 cases in the United States [0.0]
  我々は、新型コロナウイルス関連ツイートから感情スコアと意見を抽出する枠組みを検討する。 ユーザーの感情と米国中の新型コロナウイルス感染者を結びつけるとともに、特定の新型コロナウイルスのマイルストーンが公衆の感情に与える影響を調査します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-09T01:07:13Z)
• American Twitter Users Revealed Social Determinants-related Oral Health Disparities amid the COVID-19 Pandemic [72.44305630014534]
  新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの期間中に、26州で9,104人のTwitterユーザーから、口腔の健康関連ツイートを収集しました。 女性や若年者(19-29)は口腔の健康問題について話す傾向が強い。 新型コロナウイルス(COVID-19)のリスクが高い郡の人々は、歯の腐敗や歯の出血、歯の破折について語っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T01:10:06Z)
• When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19 [96.03869351276478]
  感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。 事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T04:07:14Z)
• Textual Analysis of Communications in COVID-19 Infected Community on Social Media [8.243563562508466]
  新型コロナウイルスのパンデミックの間、人々はソーシャルメディアでパンデミック関連のトピックについて議論し始めました。 本研究では,言語学的観点から,サブレディットに関する議論の性質について理解しようと試みる。 3つの異なるカテゴリーの話題にまたがる言語特性の違いを見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T22:09:35Z)
• Country Image in COVID-19 Pandemic: A Case Study of China [79.17323278601869]
  国像は国際関係と経済発展に大きな影響を与えている。 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な流行で、各国と国民は異なる反応を見せている。 本研究では,中国を具体的かつ典型的な事例として捉え,大規模Twitterデータセットのアスペクトベース感情分析を用いてそのイメージを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T15:54:51Z)
• Health, Psychosocial, and Social issues emanating from COVID-19 pandemic based on Social Media Comments using Natural Language Processing [8.150081210763567]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界の健康危機を引き起こし、多くの人の生活に影響を与えている。 ソーシャルメディアのデータは、政府や保健機関がパンデミックにどう対処しているかに対する大衆の認識を明らかにすることができる。 本稿は、新型コロナウイルスのパンデミックが世界規模でソーシャルメディアデータを利用した人々に与える影響を調査することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T17:19:50Z)
• Detecting Topic and Sentiment Dynamics Due to COVID-19 Pandemic Using Social Media [14.662523926129117]
  大規模なソーシャルメディア投稿から、COVID-19による話題や感情のダイナミクスを分析した。 安全な家にいよう」といった話題は肯定的な感情で支配されている。 人の死のような他のものは、常に否定的な感情を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T12:05:30Z)
• 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)

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。