論文の概要: Sentiment Analysis and Effect of COVID-19 Pandemic using College SubReddit Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04351v3
• Date: Mon, 18 Sep 2023 08:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:10:17.951148
• Title: Sentiment Analysis and Effect of COVID-19 Pandemic using College SubReddit Data
• Title（参考訳）: 大学サブRedditデータを用いたCOVID-19パンデミックの感度解析と効果
• Authors: Tian Yan, Fang Liu
• Abstract要約: パンデミック前と比較して、パンデミックが人々の感情や心理的状態にどのように影響したかを検討する。 Redditのソーシャルメディアデータは、2019年(パンデミック前)と2020年(パンデミック前)の8つの大学に関連するサブレディットコミュニティから収集しました。 収集したデータに基づいて,モデル予測された感情ラベルを用いて,パンデミックと対人教育が感情に与える影響を推定するために,一般化された線形混合効果モデルを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5966786737142304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: The COVID-19 pandemic has affected our society and human well-being in various ways. In this study, we investigate how the pandemic has influenced people's emotions and psychological states compared to a pre-pandemic period using real-world data from social media. Method: We collected Reddit social media data from 2019 (pre-pandemic) and 2020 (pandemic) from the subreddits communities associated with eight universities. We applied the pre-trained Robustly Optimized BERT pre-training approach (RoBERTa) to learn text embedding from the Reddit messages, and leveraged the relational information among posted messages to train a graph attention network (GAT) for sentiment classification. Finally, we applied model stacking to combine the prediction probabilities from RoBERTa and GAT to yield the final classification on sentiment. With the model-predicted sentiment labels on the collected data, we used a generalized linear mixed-effects model to estimate the effects of pandemic and in-person teaching during the pandemic on sentiment. Results: The results suggest that the odds of negative sentiments in 2020 (pandemic) were 25.7% higher than the odds in 2019 (pre-pandemic) with a $p$-value $<0.001$; and the odds of negative sentiments associated in-person learning were 48.3% higher than with remote learning in 2020 with a $p$-value of 0.029. Conclusions: Our study results are consistent with the findings in the literature on the negative impacts of the pandemic on people's emotions and psychological states. Our study contributes to the growing real-world evidence on the various negative impacts of the pandemic on our society; it also provides a good example of using both ML techniques and statistical modeling and inference to make better use of real-world data.
• Abstract（参考訳）: 背景:新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、社会や人間の健康に様々な影響を与える。 本研究では,このパンデミックが人々の感情や心理的状態に与える影響を,ソーシャルメディアからの実世界データを用いて,パンデミック前と比較した。 方法:我々は,2019年(パンデミック前)と2020年(パンデミック前)のredditソーシャルメディアデータを,8つの大学に関連するサブredditコミュニティから収集した。 我々は、Redditメッセージからテキスト埋め込みを学ぶためにRoBERTa(Roustly Optimized BERT pre-training approach)を適用し、投稿メッセージ間の関係情報を利用して感情分類のためのグラフ注意ネットワーク(GAT)をトレーニングした。 最後に,roberta と gat の予測確率を組み合わせるためにモデル積み重ねを適用し,感情の最終的な分類を行った。 モデル予測された感情ラベルを収集したデータから,パンデミック時のパンデミックと対人指導の効果を推定するために,一般化線形混合効果モデルを用いた。 結果は、2020年のネガティブ感情の確率(パンデミック)は、2019年の確率(プレパンデミック)よりも25.7%高く、$p$-value $<0.001$であり、対人学習に関連するネガティブ感情の確率は、2020年のリモート学習の確率よりも48.3%高く、0.029ドルであることを示している。 結論:本研究の結果は,パンデミックが人々の感情や心理的状態に与える影響についての文献の知見と一致している。 本研究は,パンデミックが社会に与える様々なネガティブな影響に関する実世界の証拠の増大に寄与する。また,ML技術と統計モデリングと推論を併用して実世界のデータをよりよく活用する好例である。

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