論文の概要: (Un)Masked COVID-19 Trends from Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00052v3
- Date: Fri, 9 Jul 2021 15:36:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 17:21:30.348392
- Title: (Un)Masked COVID-19 Trends from Social Media
- Title(参考訳): (un)ソーシャルメディアによるCOVID-19の流行
- Authors: Asmit Kumar Singh, Paras Mehan, Divyanshu Sharma, Rohan Pandey,
Tavpritesh Sethi, Ponnurangam Kumaraguru
- Abstract要約: 本稿では,米国6都市を対象に,2400万件のソーシャルメディア画像を分析した。
新型コロナウイルスの感染者が増加し、特に各州が厳格な規制を課した際、画像に被るマスクの増加が見られる。
Black Lives Matterの抗議活動におけるマスクのコンプライアンスが分析され、グループ写真の40%がマスクを着用していたことを示唆した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.010180341182195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wearing masks is a useful protection method against COVID-19, which has
caused widespread economic and social impact worldwide. Across the globe,
governments have put mandates for the use of face masks, which have received
both positive and negative reaction. Online social media provides an exciting
platform to study the use of masks and analyze underlying mask-wearing
patterns. In this article, we analyze 2.04 million social media images for six
US cities. An increase in masks worn in images is seen as the COVID-19 cases
rose, particularly when their respective states imposed strict regulations. We
also found a decrease in the posting of group pictures as stay-at-home laws
were put into place. Furthermore, mask compliance in the Black Lives Matter
protest was analyzed, eliciting that 40% of the people in group photos wore
masks, and 45% of them wore the masks with a fit score of greater than 80%. We
introduce two new datasets, VAriety MAsks - Classification (VAMA-C) and VAriety
MAsks - Segmentation (VAMA-S), for mask detection and mask fit analysis tasks,
respectively. For the analysis, we create two frameworks, face mask detector
(for classifying masked and unmasked faces) and mask fit analyzer (a semantic
segmentation based model to calculate a mask-fit score). The face mask detector
achieved a classification accuracy of 98%, and the semantic segmentation model
for the mask fit analyzer achieved an Intersection Over Union (IOU) score of
98%. We conclude that such a framework can be used to evaluate the
effectiveness of such public health strategies using social media platforms in
times of pandemic.
- Abstract(参考訳): マスクを着用することは、新型コロナウイルス(covid-19)に対する有効な保護方法であり、世界中で経済や社会的影響を引き起こしている。
世界中の政府はマスクの使用を義務付けており、肯定的な反応も否定的な反応も受けている。
オンラインソーシャルメディアは、マスクの使用を研究し、基礎となるマスク着用パターンを分析するエキサイティングなプラットフォームを提供する。
本稿では,米国6都市を対象に,2400万件のソーシャルメディア画像を分析した。
新型コロナウイルスの感染者が増加し、特に各州が厳格な規制を課した際、画像に被るマスクの増加が見られる。
また,家庭内滞在法が施行されたため,グループ写真投稿の減少も見いだされた。
さらに、Black Lives Matterの抗議行動におけるマスクのコンプライアンスを分析し、グループ写真の40%がマスクを着用し、そのうち45%が80%以上のフィットスコアのマスクを着用していた。
今回我々は,マスク検出とマスク適合分析のための2つの新しいデータセットであるvariety masks(vama-c)とvariety masks- segmentation(vama-s)を導入した。
分析のために、マスク検出装置(マスク付き顔とマスクなし顔の分類)とマスク適合分析装置(マスク適合スコアを計算するセグメンテーションベースモデル)の2つのフレームワークを構築した。
フェイスマスク検出器は98%の分類精度を達成し、マスクフィットアナライザのセマンティクスセグメンテーションモデルは98%の交点点(iou)を達成した。
このような枠組みは、パンデミック時のソーシャルメディアプラットフォームを用いた公衆衛生戦略の有効性を評価するのに利用できると結論づける。
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