論文の概要: How COVID-19 has Impacted American Attitudes Toward China: A Study on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11040v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 04:29:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 12:56:29.935572
• Title: How COVID-19 has Impacted American Attitudes Toward China: A Study on Twitter
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスが中国に対する米国の態度にどのように影響したか:Twitter調査
• Authors: Gavin Cook, Junming Huang, Yu Xie
• Abstract要約: 我々はソーシャルメディアデータを用いて、主要国際イベントが他国に対するアメリカの見解を因果的に変えたかどうかを調べる。 新型コロナウイルスに対する認識が、対中姿勢の急激な上昇を引き起こすことがわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6348608903976065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Past research has studied social determinants of attitudes toward foreign countries. Confounded by potential endogeneity biases due to unobserved factors or reverse causality, the causal impact of these factors on public opinion is usually difficult to establish. Using social media data, we leverage the suddenness of the COVID-19 pandemic to examine whether a major global event has causally changed American views of another country. We collate a database of more than 297 million posts on the social media platform Twitter about China or COVID-19 up to June 2020, and we treat tweeting about COVID-19 as a proxy for individual awareness of COVID-19. Using regression discontinuity and difference-in-difference estimation, we find that awareness of COVID-19 causes a sharp rise in anti-China attitudes. Our work has implications for understanding how self-interest affects policy preference and how Americans view migrant communities.
• Abstract（参考訳）: 過去の研究は、外国に対する態度の社会的決定要因を研究してきた。 観察されていない要因や逆因果関係による潜在的な内在性バイアスによって構築されたこれらの要因が世論に与える影響は、確立するのが通常困難である。 ソーシャルメディアデータを用いて、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの突然性を利用して、世界的な大きなイベントが他国のアメリカの見解を因果的に変えたかどうかを調べます。 我々は、2020年6月までに、中国や新型コロナウイルスに関するtwitter上の2億9900万以上の投稿のデータベースを照合し、covid-19に関するツイートを、covid-19の個人的認識の代理として扱う。 回帰不連続と差分差の推定を用いることで、新型コロナウイルスに対する認識が反中国姿勢の急上昇を引き起こすことが判明した。 私たちの研究は、自己利益が政策の選好にどう影響するか、アメリカ人が移民コミュニティをどう見ているかを理解するための意味を持っています。

関連論文リスト

• Sensing the Pulse of the Pandemic: Geovisualizing the Demographic Disparities of Public Sentiment toward COVID-19 through Social Media [9.906180010952406]
  ソーシャルメディアの利用は人口層によって異なるが、若年ユーザーの方が高齢ユーザーに比べて多い。 本研究は、Twitterデータを用いて、新型コロナウイルスに関する世論感情を推定するケーススタディを通じて、ソーシャルメディア分析における解決策と人口統計バイアスを調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T02:59:46Z)
• "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
  我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。 我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-12T19:41:01Z)
• The relationship between sentiment score and COVID-19 cases in the United States [0.0]
  我々は、新型コロナウイルス関連ツイートから感情スコアと意見を抽出する枠組みを検討する。 ユーザーの感情と米国中の新型コロナウイルス感染者を結びつけるとともに、特定の新型コロナウイルスのマイルストーンが公衆の感情に与える影響を調査します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-09T01:07:13Z)
• Detecting Propaganda on the Sentence Level during the COVID-19 Pandemic [0.0]
  悪意のあるサイバー攻撃は、社会的分極の増加、健康危機、資産喪失を引き起こす可能性がある。 Redditでトレーニングされたコンテキスト適応型埋め込みを用いて、そのようなユーザアカウントのプロパガンダの検出に取り組む。 その結果、中道派は中道派の35倍から115倍のツイートをしていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-31T06:40:17Z)
• Understanding the Hoarding Behaviors during the COVID-19 Pandemic using Large Scale Social Media Data [77.34726150561087]
  われわれは、2020年3月1日から4月30日まで、米国で4万2000人以上のユニークTwitterユーザーによる嫌がらせと反嫌悪のパターンを分析した。 ホアーディンググループと反ホアーディンググループの両方の女性の比率が、一般のTwitter利用者の比率よりも高いことがわかりました。 LIWCの不安度はTwitterの不安度よりもかなり高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:02:25Z)
• Country Image in COVID-19 Pandemic: A Case Study of China [79.17323278601869]
  国像は国際関係と経済発展に大きな影響を与えている。 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な流行で、各国と国民は異なる反応を見せている。 本研究では,中国を具体的かつ典型的な事例として捉え,大規模Twitterデータセットのアスペクトベース感情分析を用いてそのイメージを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T15:54:51Z)
• Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.12602012910465]
  われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。 実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T02:04:25Z)
• Analyzing COVID-19 on Online Social Media: Trends, Sentiments and Emotions [44.92240076313168]
  我々は、2020年1月20日から2020年5月11日までの間に、TwitterとWeiboの投稿に基づいて、アメリカ人と中国人の感情的な軌跡を分析した。 中国と国連の2つの非常に異なる国とは対照的に、異なる文化におけるCOVID-19に対する人々の見解に顕著な違いが浮かび上がっている。 我々の研究は、公共の感情やパンデミックに対する懸念をリアルタイムで明らかにするための計算的アプローチを提供し、政策立案者が人々のニーズをよりよく理解し、それによって最適な政策を立案するのに役立つ可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-29T09:24:38Z)
• The Ivory Tower Lost: How College Students Respond Differently than the General Public to the COVID-19 Pandemic [66.80677233314002]
  新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは、政府に究極の課題を提示した。 米国では、新型コロナウイルス感染者が最も多い国で、全国的なソーシャルディスタンシングプロトコルが大統領によって実施されている。 本稿では,この対話型社会における前例のない破壊の社会的意義を,ソーシャルメディア上での人々の意見のマイニングによって発見することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T13:02:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。