Fugu-MT 論文翻訳(概要): CML-COVID: A Large-Scale COVID-19 Twitter Dataset with Latent Topics, Sentiment and Location Information

論文の概要: CML-COVID: A Large-Scale COVID-19 Twitter Dataset with Latent Topics, Sentiment and Location Information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12202v1
Date: Thu, 28 Jan 2021 18:59:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-13 11:19:40.494850
Title: CML-COVID: A Large-Scale COVID-19 Twitter Dataset with Latent Topics, Sentiment and Location Information
Title（参考訳）: CML-COVID: トピック、センチメント、位置情報を備えた大規模COVID-19 Twitterデータセット
Authors: Hassan Dashtian, Dhiraj Murthy
Abstract要約: CML-COVID(CML-COVID)は、新型コロナウイルス(COVID-19)による5,977,653人のツイート19,298,967万件のTwitterデータセットである。これらのツイートは、2020年3月から7月にかけて、新型コロナウイルスに関連する質問文、コビッド、マスクを使って収集された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: As a platform, Twitter has been a significant public space for discussion related to the COVID-19 pandemic. Public social media platforms such as Twitter represent important sites of engagement regarding the pandemic and these data can be used by research teams for social, health, and other research. Understanding public opinion about COVID-19 and how information diffuses in social media is important for governments and research institutions. Twitter is a ubiquitous public platform and, as such, has tremendous utility for understanding public perceptions, behavior, and attitudes related to COVID-19. In this research, we present CML-COVID, a COVID-19 Twitter data set of 19,298,967 million tweets from 5,977,653 unique individuals and summarize some of the attributes of these data. These tweets were collected between March 2020 and July 2020 using the query terms coronavirus, covid and mask related to COVID-19. We use topic modeling, sentiment analysis, and descriptive statistics to describe the tweets related to COVID-19 we collected and the geographical location of tweets, where available. We provide information on how to access our tweet dataset (archived using twarc).
Abstract（参考訳）: プラットフォームとしてTwitterは、新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックに関する議論のための重要な公共空間となっている。 Twitterのような公共ソーシャルメディアプラットフォームは、パンデミックに関する重要なエンゲージメントの場所であり、これらのデータは研究チームによって社会、健康、その他の研究に利用することができる。新型コロナウイルスに関する世論とソーシャルメディアにおける情報拡散の理解は、政府や研究機関にとって重要である。 Twitterはユビキタスな公共プラットフォームであり、COVID-19に関連する大衆の認識、行動、態度を理解するのに非常に便利だ。本研究では,5,977,653人の独特な個人による19,298,967万ツイートのcml-covid(cml-covid)と,それらの属性を要約した。これらのツイートは、2020年3月から7月にかけて、新型コロナウイルスに関連する質問文、コビッド、マスクを使って収集された。トピックモデリング、感情分析、記述統計を用いて、私たちが収集した新型コロナウイルスに関連するツイートと、利用可能なツイートの地理的位置を記述します。ツイートデータセット(twarcを使って構築された)へのアクセス方法に関する情報を提供する。

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