論文の概要: The relationship between sentiment score and COVID-19 cases in the United States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01708v1
• Date: Sun, 9 Jan 2022 01:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-06 08:57:05.937418
• Title: The relationship between sentiment score and COVID-19 cases in the United States
• Title（参考訳）: 米国における感情スコアとcovid-19感染者との関係
• Authors: Truong Luu and Rosangela Follmann
• Abstract要約: 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。
• 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: The coronavirus disease (COVID-19) continues to have devastating effects across the globe. No nation has been free from the uncertainty brought by this pandemic. The health, social and economic tolls associated with it are causing strong emotions and spreading fear in people of all ages, genders, and races. Since the beginning of the COVID-19 pandemic, many have expressed their feelings and opinions related to a wide range of aspects of their lives via Twitter. In this study, we consider a framework for extracting sentiment scores and opinions from COVID-19 related tweets. We connect users' sentiment with COVID-19 cases across the USA and investigate the effect of specific COVID-19 milestones on public sentiment. The results of this work may help with the development of pandemic-related legislation, serve as a guide for scientific work, as well as inform and educate the public on core issues related to the pandemic.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、世界中で深刻な影響を受け続けている。 このパンデミックによる不確実性から解放された国はない。 健康、社会的、経済的トートは強い感情を引き起こし、あらゆる年齢、性別、人種の人々に恐怖を広めている。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが始まって以来、多くの人は自分の生活の幅広い側面に関する感情や意見を表明してきた。 本研究では、covid-19関連ツイートから感情スコアや意見を抽出する枠組みを検討する。 我々は、米国中の新型コロナウイルス(covid-19)患者とユーザーの感情を結びつけ、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について調査する。 この研究の結果は、パンデミックに関連する法律の発展に寄与し、科学研究のガイドとなり、パンデミックに関連する中核的な問題について大衆に情報を提供し、教育するのに役立つ。

関連論文リスト

• Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data [71.26355067309193]
  2020年3月以降、新型コロナウイルスの感染者は6億人を超え、600万人以上が死亡している。 パンデミックはあらゆる面で人間の行動に影響を与え、変化をもたらした。 研究者は自然言語処理、コンピュータビジョン、音声信号処理、頻繁なパターンマイニング、機械学習といったビッグデータ技術を採用してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:19:26Z)
• "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)
• 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)
• COVID-19 Pandemic: Identifying Key Issues using Social Media and Natural Language Processing [14.54689130381201]
  ソーシャルメディアデータは、パンデミックに対する大衆の認識と経験を明らかにすることができる。 われわれは6つのソーシャルメディアプラットフォームから集めた新型コロナウイルス関連コメントを分析した。 我々は、34の負のテーマを特定し、そのうち17は経済的、社会政治的、教育的、政治的問題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-23T12:05:12Z)
• Health, Psychosocial, and Social issues emanating from COVID-19 pandemic based on Social Media Comments using Natural Language Processing [8.150081210763567]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界の健康危機を引き起こし、多くの人の生活に影響を与えている。 ソーシャルメディアのデータは、政府や保健機関がパンデミックにどう対処しているかに対する大衆の認識を明らかにすることができる。 本稿は、新型コロナウイルスのパンデミックが世界規模でソーシャルメディアデータを利用した人々に与える影響を調査することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T17:19:50Z)
• Detecting Topic and Sentiment Dynamics Due to COVID-19 Pandemic Using Social Media [14.662523926129117]
  大規模なソーシャルメディア投稿から、COVID-19による話題や感情のダイナミクスを分析した。 安全な家にいよう」といった話題は肯定的な感情で支配されている。 人の死のような他のものは、常に否定的な感情を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T12:05:30Z)
• 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)
• Twitter discussions and emotions about COVID-19 pandemic: a machine learning approach [0.0]
  我々は、2020年3月1日から4月21日にかけての「コロナウイルス」「新型コロナウイルス」「隔離」など25のハッシュタグのリストを用いて、新型コロナウイルスのパンデミックに関連する400万のTwitterメッセージを分析した。 我々は、13の議論トピックを特定し、それらを「新型コロナウイルスの拡散を遅らせるための公衆衛生措置」、「新型コロナウイルスに関連する社会的汚職」、「米国でのコロナウイルスのニュースと死」、「世界の他の場所でのコロナウイルスのケース」など、5つの異なるテーマに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T16:10:02Z)
• 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。