論文の概要: Extracting Feelings of People Regarding COVID-19 by Social Network
Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06151v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 16:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-13 14:47:36.541689
- Title: Extracting Feelings of People Regarding COVID-19 by Social Network
Mining
- Title（参考訳）: ソーシャル・ネットワーク・マイニングによる新型コロナウイルス対策の抽出
- Authors: Hamed Vahdat-Nejad, Fatemeh Salmani, Mahdi Hajiabadi, Faezeh Azizi,
Sajedeh Abbasi, Mohadese Jamalian, Reyhane Mosafer, Hamideh Hajiabadi
- Abstract要約: 英語における新型コロナウイルス関連ツイートのデータセットが収集される。
2020年3月23日から6月23日までに200万件以上のツイートが分析されている。
- 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: In 2020, COVID-19 became the chief concern of the world and is still
reflected widely in all social networks. Each day, users post millions of
tweets and comments on this subject, which contain significant implicit
information about the public opinion. In this regard, a dataset of
COVID-related tweets in English language is collected, which consists of more
than two million tweets from March 23 to June 23 of 2020 to extract the
feelings of the people in various countries in the early stages of this
outbreak. To this end, first, we use a lexicon-based approach in conjunction
with the GeoNames geographic database to label the tweets with their locations.
Next, a method based on the recently introduced and widely cited RoBERTa model
is proposed to analyze their sentimental content. After that, the trend graphs
of the frequency of tweets as well as sentiments are produced for the world and
the nations that were more engaged with COVID-19. Graph analysis shows that the
frequency graphs of the tweets for the majority of nations are significantly
correlated with the official statistics of the daily afflicted in them.
Moreover, several implicit knowledge is extracted and discussed.
- Abstract（参考訳）: 2020年、新型コロナウイルスは世界の主要な関心事となり、依然としてすべてのソーシャルネットワークで広く反映されている。
ユーザーは毎日、このテーマについて何百万ものツイートやコメントを投稿する。
この点に関しては、2020年3月23日から6月23日までの200万以上のツイートからなり、新型コロナウイルスの流行の初期段階の各国の人々の感情を抽出するために、英語でのcovid-19関連ツイートのデータセットが収集されている。
この目的のために、まず、GeoNamesの地理的データベースとレキシコンベースのアプローチを使用して、ツイートを位置情報にラベル付けする。
次に、最近紹介され広く引用されているRoBERTaモデルに基づいて、感情内容を分析する手法を提案する。
その後、ツイートの頻度と感情のトレンドグラフが、新型コロナウイルス(covid-19)にもっと携わっていた世界と国のために作成されている。
グラフ分析の結果、大多数の国のツイートの頻度グラフは、それらに苦しむ日々の公式統計と著しく相関していることがわかった。
さらに、暗黙の知識を抽出し、議論する。
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