論文の概要: Addressing machine learning concept drift reveals declining vaccine
sentiment during the COVID-19 pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02197v2
- Date: Mon, 7 Dec 2020 11:28:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 18:59:25.265790
- Title: Addressing machine learning concept drift reveals declining vaccine
sentiment 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でワクチンの感情が低下する機械学習のコンセプトドリフト
- Authors: Martin M\"uller, Marcel Salath\'e
- Abstract要約: 過去のアノテートデータに基づいてトレーニングされた機械学習アルゴリズムは,現代のデータに適用した場合,性能が低下する可能性があることを示す。
2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック(COVID-19)パンデミック(パンデミック)のパンデミック(パンデミック)前のデータで訓練されたアルゴリズムは、コンセプトの漂流のためにこの減少をほとんど見逃していただろう。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social media analysis has become a common approach to assess public opinion
on various topics, including those about health, in near real-time. The growing
volume of social media posts has led to an increased usage of modern machine
learning methods in natural language processing. While the rapid dynamics of
social media can capture underlying trends quickly, it also poses a technical
problem: algorithms trained on annotated data in the past may underperform when
applied to contemporary data. This phenomenon, known as concept drift, can be
particularly problematic when rapid shifts occur either in the topic of
interest itself, or in the way the topic is discussed. Here, we explore the
effect of machine learning concept drift by focussing on vaccine sentiments
expressed on Twitter, a topic of central importance especially during the
COVID-19 pandemic. We show that while vaccine sentiment has declined
considerably during the COVID-19 pandemic in 2020, algorithms trained on
pre-pandemic data would have largely missed this decline due to concept drift.
Our results suggest that social media analysis systems must address concept
drift in a continuous fashion in order to avoid the risk of systematic
misclassification of data, which is particularly likely during a crisis when
the underlying data can change suddenly and rapidly.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア分析は、健康に関するトピックを含む様々なトピックに関する世論をほぼリアルタイムで評価するための一般的なアプローチとなっている。
ソーシャルメディアの投稿数の増加は、自然言語処理における現代の機械学習手法の利用の増加につながった。
ソーシャルメディアの急速なダイナミクスは、基盤となるトレンドを素早く捉えることができるが、同時に技術的な問題も生じている。
概念ドリフトとして知られるこの現象は、関心事自体の話題や話題の議論の仕方で急激な変化が起こる場合、特に問題となることがある。
ここでは、特にCOVID-19パンデミックにおいて重要な話題であるTwitter上で表現されたワクチンの感情に焦点をあてて、機械学習の概念が漂流する影響について検討する。
2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック(COVID-19)パンデミック(パンデミック)のパンデミック(パンデミック)前のデータで訓練されたアルゴリズムは、コンセプトの漂流のためにこの減少をほとんど見逃していただろう。
以上の結果から, ソーシャルメディア分析システムでは, データの体系的誤分類のリスクを回避するために, 概念の漂流を連続的に解決しなければならないことが示唆された。
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