論文の概要: Characterizing Twitter Interaction during COVID-19 pandemic using
Complex Networks and Text Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05619v1
- Date: Fri, 11 Sep 2020 19:12:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 22:20:35.732132
- Title: Characterizing Twitter Interaction during COVID-19 pandemic using
Complex Networks and Text Mining
- Title（参考訳）: 複雑なネットワークとテキストマイニングによるCOVID-19パンデミック時のTwitterのインタラクションの特徴
- Authors: Josimar E. Chire-Saire
- Abstract要約: コビッドウイルスの流行は数ヶ月前に始まり、発祥は中国の武漢市場だった。
このグローバルな問題によって引き起こされる影響を理解するために、ある都市からのソーシャルネットワークの相互作用を分析することが可能である。
本研究の目的は,南アメリカのTwitter上でのインタラクションを分析し,複雑なネットワーク表現とテキストマイニングを用いてユーザを通してのデータフローを特徴付けることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The outbreak of covid-19 started many months ago, the reported origin was in
Wuhan Market, China. Fastly, this virus was propagated to other countries
because the access to international travels is affordable and many countries
have a distance of some flight hours, besides borders were a constant flow of
people. By the other hand, Internet users have the habits of sharing content
using Social Networks and issues, problems, thoughts about Covdid-19 were not
an exception. Therefore, it is possible to analyze Social Network interaction
from one city, country to understand the impact generated by this global issue.
South America is one region with developing countries with challenges to face
related to Politics, Economy, Public Health and other. Therefore, the scope of
this paper is to analyze the interaction on Twitter of South American countries
and characterize the flow of data through the users using Complex Network
representation and Text Mining. The preliminary experiments introduces the idea
of existence of patterns, similar to Complex Systems. Besides, the degree
distribution confirm the idea of having a System and visualization of Adjacency
Matrices show the presence of users' group publishing and interacting together
during the time, there is a possibility of identification of robots sending
posts constantly.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の流行は数カ月前に始まり、その起源は中国の武漢市場だった。
このウイルスは、国際旅行へのアクセスが手頃で、国境が絶え間なく流れているのに加えて、飛行時間も長いため、すぐに他の国に伝播した。
一方、インターネットユーザーは、ソーシャルネットワークを使ってコンテンツを共有する習慣があり、Covdid-19に関する問題や考え方は例外ではなかった。
したがって、このグローバル問題によって生じる影響を理解するために、ある都市、国からのソーシャルネットワークインタラクションを分析することができる。
南アメリカは発展途上国の1つであり、政治、経済、公衆衛生などの問題に直面している。
そこで本稿では,南米諸国のtwitter上でのインタラクションを分析し,複雑なネットワーク表現とテキストマイニングを用いて,ユーザを通じたデータの流れを特徴付ける。
予備実験では、複雑なシステムに似たパターンの存在の概念を紹介している。
また,システムと隣接行列の可視化を両立させる考え方は,ユーザのグループ出版の存在を示し,その間に相互に交流する可能性も確認し,定期的に投稿を送付するロボットの識別が可能となる。
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