論文の概要: Textual Analysis of Communications in COVID-19 Infected Community on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01189v1
• Date: Mon, 3 May 2021 22:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 12:54:25.923329
• Title: Textual Analysis of Communications in COVID-19 Infected Community on Social Media
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス感染地域社会におけるコミュニケーションのテキスト分析
• Authors: Yuhan Liu, Yuhan Gao, Zhifan Nan, Long Chen
• Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックの間、人々はソーシャルメディアでパンデミック関連のトピックについて議論し始めました。 本研究では,言語学的観点から,サブレディットに関する議論の性質について理解しようと試みる。 3つの異なるカテゴリーの話題にまたがる言語特性の違いを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.243563562508466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: During the COVID-19 pandemic, people started to discuss about pandemic-related topics on social media. On subreddit \textit{r/COVID19positive}, a number of topics are discussed or being shared, including experience of those who got a positive test result, stories of those who presumably got infected, and questions asked regarding the pandemic and the disease. In this study, we try to understand, from a linguistic perspective, the nature of discussions on the subreddit. We found differences in linguistic characteristics (e.g. psychological, emotional and reasoning) across three different categories of topics. We also classified posts into the different categories using SOTA pre-trained language models. Such classification model can be used for pandemic-related research on social media.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、人々はソーシャルメディアでパンデミックに関連する話題について議論し始めた。 subreddit \textit{r/COVID19 positive} では、ポジティブな検査結果を得た人々の経験、感染したと思われる人々の物語、パンデミックと病気に関する質問など、多くのトピックが議論または共有されている。 本研究では,言語学的観点から,サブレディットに関する議論の性質について理解しようと試みる。 言語特性の差異(例)を見出した。 心理的、感情的、推論) トピックのカテゴリが3つあります。 また,SOTA事前学習言語モデルを用いて,投稿を分類した。 このような分類モデルは、ソーシャルメディアにおけるパンデミック関連の研究に利用できる。

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