Fugu-MT 論文翻訳(概要): Who shapes crisis communication on Twitter? An analysis of influential German-language accounts during the COVID-19 pandemic

論文の概要: Who shapes crisis communication on Twitter? An analysis of influential German-language accounts during the COVID-19 pandemic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05492v1
Date: Sun, 12 Sep 2021 11:33:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 07:26:32.956007
Title: Who shapes crisis communication on Twitter? An analysis of influential German-language accounts during the COVID-19 pandemic
Title（参考訳）: Twitterで危機コミュニケーションを作るのは誰か? 新型コロナウイルス感染拡大に伴うドイツ語アカウントの分析
Authors: Gautam Kishore Shahi and S\"unje Clausen and Stefan Stieglitz
Abstract要約: この研究は、2020年1月から5月にかけて収集された約300万件のドイツ語ツイートから、影響力のあるドイツ語アカウントを特定した。健康危機における危機コミュニケーションの意義と長期的危機データ分析について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Twitter is becoming an increasingly important platform for disseminating information during crisis situations, such as the COVID-19 pandemic. Effective crisis communication on Twitter can shape the public perception of the crisis, influence adherence to preventative measures, and thus affect public health. Influential accounts are particularly important as they reach large audiences quickly. This study identifies influential German-language accounts from almost 3 million German tweets collected between January and May 2020 by constructing a retweet network and calculating PageRank centrality values. We capture the volatility of crisis communication by structuring the analysis into seven stages based on key events during the pandemic and profile influential accounts into roles. Our analysis shows that news and journalist accounts were influential throughout all phases, while government accounts were particularly important shortly before and after the lockdown was instantiated. We discuss implications for crisis communication during health crises and for analyzing long-term crisis data.
Abstract（参考訳）: twitterは、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックのような危機的状況で情報を広めるための、ますます重要なプラットフォームになりつつある。 twitter上の効果的な危機コミュニケーションは、危機に対する国民の認識を形作り、予防措置への順守に影響を与え、公衆の健康に影響を及ぼす。インフルエンシャルアカウントは特に重要であり、大観衆に素早くリーチする。この研究では、2020年1月から5月までに収集された約300万件のドイツ語ツイートから、影響力のあるドイツ語アカウントを特定し、リツイートネットワークを構築し、PageRankの中央値を計算する。我々は、パンデミック時の重要な出来事に基づいて分析を7段階に構造化し、影響力のあるアカウントを役割に位置づけることで、危機コミュニケーションのボラティリティを捉える。われわれの分析によると、ニュースやジャーナリストのアカウントはあらゆる段階にわたって影響力を持ち、政府アカウントはロックダウンの開始前後に特に重要だった。健康危機における危機コミュニケーションの意義と長期的危機データ分析について論じる。

関連論文リスト

Crisis Communication in the Face of Data Breaches [0.19116784879310028]
本稿では,データ漏洩危機コミュニケーション戦略とその実践的実行について検討する。本論文は,データ漏洩の危機,その特異性,管理に特化して研究領域に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-03T19:21:04Z)
CrisisMatch: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Fine-Grained Disaster Tweet Classification [51.58605842457186]
半教師付き, 少数ショットの学習環境下で, 微粒な災害ツイート分類モデルを提案する。私たちのモデルであるCrisisMatchは、ラベルなしデータと大量のラベルなしデータを用いて、ツイートを関心の細かいクラスに効果的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-23T07:01:09Z)
CrisisLTLSum: A Benchmark for Local Crisis Event Timeline Extraction and Summarization [62.77066949111921]
本稿では,現在までに利用可能な地域危機イベントタイムラインの最大のデータセットであるCrisisLTLSumについて述べる。 CrisisLTLSumには、山火事、地元の火災、交通、嵐の4つの領域にわたる1000の危機イベントタイムラインが含まれている。最初の実験では, 両タスクの人的性能と比較して, 強いベースライン性能の間に有意な差があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-25T17:32:40Z)
Understanding Twitters behavior during the pandemic: Fake News and Fear [0.0]
SARS-CoV-2の新型コロナウイルス(COVID-19)は、特にソーシャルメディアで、大量の誤報や誤報を伴っている。われわれはTwitter上で拡散される偽ニュースの割合を調べ、同時に一般大衆の感情を測定することを目指している。私たちの研究は、危機時のTwitterやソーシャルメディア、特に危機管理時のソーシャルメディアの役割を確立するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-10T16:39:29Z)
Know it to Defeat it: Exploring Health Rumor Characteristics and Debunking Efforts on Chinese Social Media during COVID-19 Crisis [65.74516068984232]
われわれは、中国のマイクロブログサイトWeiboで、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する4ヶ月にわたる噂に関するオンラインディスカッションを包括的に分析した。以上の結果から、不安(恐怖)型健康噂は、希望(希望)型よりもはるかに多くの議論を巻き起こし、長く続いたことが示唆された。本稿では,噂の議論を抑えるためのデバンキングの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-25T14:02:29Z)
When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19 [96.03869351276478]
感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-23T04:07:14Z)
COVID-19 and Big Data: Multi-faceted Analysis for Spatio-temporal Understanding of the Pandemic with Social Media Conversations [4.07452542897703]
ソーシャルメディアプラットフォームは、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する世界的な会話の手段として機能している。本稿では,パンデミックを取り巻くソーシャルメディア会話の重要コンテンツと特徴の分析,マイニング,追跡のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-22T00:45:50Z)
Cross-language sentiment analysis of European Twitter messages duringthe COVID-19 pandemic [14.821130865253304]
ヨーロッパでの新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの最初の数ヶ月の間に収集されたTwitterメッセージについて、その感情について分析する。我々は、その成果を起源の国によって分け、それらの国の出来事と時間的発展を関連付けている。例えば、ロックダウンの発表は、ほとんどの調査対象国で気分の悪化と相関しており、短期間で回復します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-27T15:00:36Z)
Tracking, exploring and analyzing recent developments in German-language online press in the face of the coronavirus crisis: cOWIDplus Analysis and cOWIDplus Viewer [62.997667081978825]
新型コロナウイルスのパンデミックは、世界が第二次世界大戦以来直面してきた最大の危機かもしれない。私たちの主要なコミュニケーションツールとして言語に影響を与えているのも驚きではありません。ドイツ語のサブセット上でこれらの効果をキャプチャし、説明するために設計された3つの相互接続リソースを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-27T12:21:36Z)
Critical Impact of Social Networks Infodemic on Defeating Coronavirus COVID-19 Pandemic: Twitter-Based Study and Research Directions [1.6571886312953874]
2019年の推計295億人が世界中でソーシャルメディアを利用している。コロナウイルスの流行は、ソーシャルメディアの津波を引き起こした。本稿では,Twitterから収集したデータに基づく大規模研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-18T15:53:13Z)
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。