論文の概要: Understanding COVID-19 News Coverage using Medical NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10338v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 15:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 16:58:44.109991
• Title: Understanding COVID-19 News Coverage using Medical NLP
• Title（参考訳）: 医療用NLPによるニュース報道の理解
• Authors: Ali Emre Varol, Veysel Kocaman, Hasham Ul Haq, David Talby
• Abstract要約: データセットには36,000以上の記事が含まれており、Spark NLP for Healthcareライブラリの臨床的および生物医学的自然言語処理(NLP)モデルを用いて分析されている。 この分析は、重要なエンティティとフレーズ、観察されたバイアス、そしてニュース報道における時間の経過とともに変化をカバーしている。 別の分析では、医薬品やワクチン製造者に関する逆薬イベントが抽出され、主要な報道機関によって報告された場合、ワクチンのヘシタシーに影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.161531917413708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Being a global pandemic, the COVID-19 outbreak received global media attention. In this study, we analyze news publications from CNN and The Guardian - two of the world's most influential media organizations. The dataset includes more than 36,000 articles, analyzed using the clinical and biomedical Natural Language Processing (NLP) models from the Spark NLP for Healthcare library, which enables a deeper analysis of medical concepts than previously achieved. The analysis covers key entities and phrases, observed biases, and change over time in news coverage by correlating mined medical symptoms, procedures, drugs, and guidance with commonly mentioned demographic and occupational groups. Another analysis is of extracted Adverse Drug Events about drug and vaccine manufacturers, which when reported by major news outlets has an impact on vaccine hesitancy.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大は、世界的なメディアの注目を集めた。 本研究では,世界有数のメディア組織であるCNNとThe Guardianのニュース出版物を分析した。 データセットには36,000以上の記事が含まれており、Spark NLP for Healthcareライブラリから臨床および生物医学的な自然言語処理(NLP)モデルを用いて分析されている。 分析は、主要な実体やフレーズ、観察されたバイアス、ニュース報道の時間とともに、一般的に言及される人口統計学的、職業的グループと、採掘された医学的症状、手順、薬物、ガイダンスを関連付けることで変化する。 別の分析では、薬物およびワクチン製造者に関する有害薬物の抽出現象が、主要な報道機関によって報告された場合、ワクチンのヒューシタンシーに影響を及ぼす。

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