論文の概要: Sentiment Analysis and Topic Modeling for COVID-19 Vaccine Discussions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04415v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 23:30:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-14 15:46:01.856046
- Title: Sentiment Analysis and Topic Modeling for COVID-19 Vaccine Discussions
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスワクチンに関する意識分析とトピックモデリング
- Authors: Hui Yin, Xiangyu Song, Shuiqiao Yang, Jianxin Li
- Abstract要約: われわれは、Twitter上で新型コロナウイルスに関するツイートを詳細に分析する。
その結果、大多数の人はワクチンの有効性に自信を持ち、ワクチン接種を希望していることがわかった。
否定的なツイートは、しばしばワクチン不足の苦情、注射後の副作用、ワクチン接種後の死亡の可能性と関連付けられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.194753795363667
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The outbreak of the novel Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has lasted for
nearly two years and caused unprecedented impacts on people's daily life around
the world. Even worse, the emergence of the COVID-19 Delta variant once again
puts the world in danger. Fortunately, many countries and companies have
started to develop coronavirus vaccines since the beginning of this disaster.
Till now, more than 20 vaccines have been approved by the World Health
Organization (WHO), bringing light to people besieged by the pandemic. The
promotion of COVID-19 vaccination around the world also brings a lot of
discussions on social media about different aspects of vaccines, such as
efficacy and security. However, there does not exist much research work to
systematically analyze public opinion towards COVID-19 vaccines. In this study,
we conduct an in-depth analysis of tweets related to the coronavirus vaccine on
Twitter to understand the trending topics and their corresponding sentimental
polarities regarding the country and vaccine levels. The results show that a
majority of people are confident in the effectiveness of vaccines and are
willing to get vaccinated. In contrast, the negative tweets are often
associated with the complaints of vaccine shortages, side effects after
injections and possible death after being vaccinated. Overall, this study
exploits popular NLP and topic modeling methods to mine people's opinions on
the COVID-19 vaccines on social media and to analyse and visualise them
objectively. Our findings can improve the readability of the noisy information
on social media and provide effective data support for the government and
policy makers.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は2年近く続き、世界中の人々の日常生活に前例のない影響を与えた。
さらに悪いことに、covid-19デルタの出現は再び世界を危険にさらす。
幸いにも、多くの国や企業が新型コロナウイルスワクチンの開発に着手している。
現在、世界保健機関(WHO)は20種以上のワクチンを承認しており、パンデミックで包囲されている人々に光を当てている。
新型コロナウイルス(COVID-19)のワクチン接種促進は、効果やセキュリティなど、さまざまなワクチンの側面について、ソーシャルメディア上で多くの議論を巻き起こしている。
しかし、新型コロナウイルスワクチンに対する世論を体系的に分析する研究はあまり行われていない。
本研究では,Twitter上での新型コロナウイルス関連ツイートの詳細な分析を行い,その傾向と,その国とワクチンレベルに関する感情の極性について分析した。
その結果、ほとんどの人はワクチンの有効性に自信を持ち、予防接種を受ける意思があることがわかった。
対照的に、否定的なツイートはワクチン不足の苦情、注射後の副作用、ワクチン接種後の死亡の可能性と関連していることが多い。
本研究は, ソーシャルメディア上での新型コロナウイルスワクチンに関する人々の意見を抽出し, 客観的に分析・可視化するために, 一般的なNLPおよびトピックモデリング手法を利用した。
本研究は,ソーシャルメディア上でのノイズ情報の可読性を向上し,政府や政策立案者に効果的なデータ支援を提供する。
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