論文の概要: Face Off: Polarized Public Opinions on Personal Face Mask Usage during
the COVID-19 Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00336v2
- Date: Sat, 14 Nov 2020 01:43:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 05:39:56.138465
- Title: Face Off: Polarized Public Opinions on Personal Face Mask Usage during
the COVID-19 Pandemic
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミック、個人用マスクの使用に関する世論が二極化
- Authors: Neil Yeung, Jonathan Lai, Jiebo Luo
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In spite of a growing body of scientific evidence on the effectiveness of
individual face mask usage for reducing transmission rates, individual face
mask usage has become a highly polarized topic within the United States. A
series of policy shifts by various governmental bodies have been speculated to
have contributed to the polarization of face masks. A typical method to
investigate the effects of these policy shifts is to use surveys. However,
survey-based approaches have multiple limitations: biased responses, limited
sample size, badly crafted questions may skew responses and inhibit insight,
and responses may prove quickly irrelevant as opinions change in response to a
dynamic topic. We propose a novel approach to 1) accurately gauge public
sentiment towards face masks in the United States during COVID-19 using a
multi-modal demographic inference framework with topic modeling and 2)
determine whether face mask policy shifts contributed to polarization towards
face masks using offline change point analysis on Twitter data. First, we infer
several key demographics of individual Twitter users such as their age, gender,
and whether they are a college student using a multi-modal demographic
prediction framework and analyze the average sentiment for each respective
demographic. Next, we conduct topic analysis using latent Dirichlet allocation
(LDA). Finally, we conduct offline change point discovery on our sentiment time
series data using the Pruned Exact Linear Time (PELT) search algorithm.
Experimental results on a large corpus of Twitter data reveal multiple insights
regarding demographic sentiment towards face masks that agree with existing
surveys. Furthermore, we find two key policy-shift events contributed to
statistically significant changes in sentiment for both Republicans and
Democrats.
- Abstract（参考訳）: 個々のマスクの使用率の低減に効果があるという科学的証拠が増えているにもかかわらず、個々のマスクの使用は米国内で非常に偏光度の高いトピックとなっている。
様々な政府機関による一連の政策変更は、マスクの偏光に寄与したと推測されている。
これらの政策シフトの効果を調べる典型的な方法は、調査を使用することである。
しかし、調査ベースのアプローチには複数の制限がある: 偏りのある回答、限られたサンプルサイズ、悪い作りの質問は反応を歪め、洞察を阻害する可能性がある。
我々は新しいアプローチを提案する
1) トピックモデリングを用いたマルチモーダル人口動態推定フレームワークを用いて、米国における新型コロナウイルス感染時のマスクに対する国民の感情を正確に測定する。
2) Twitterデータ上でのオフライン変化点分析により, マスクポリシーの偏光に寄与するか否かを判断した。
まず、年齢、性別、大学生がマルチモーダル人口統計予測フレームワークを使っているかどうかなど、個々のtwitterユーザーのいくつかの重要な人口統計を推測し、それぞれの人口統計の平均感情を分析した。
次に、潜在ディリクレアロケーション(LDA)を用いてトピック分析を行う。
最後に,Pruned Exact Linear Time (PELT) 探索アルゴリズムを用いて,感情時系列データに対してオフラインで変化点検出を行う。
大量のtwitterデータによる実験の結果、既存の調査と一致するフェイスマスクに対する人口動態に関する複数の洞察が明らかになった。
さらに、二つの重要な政策転換イベントが、共和党と民主党の両方にとって統計的に有意な感情変化をもたらした。
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