論文の概要: The Impact of COVID-19 Pandemic on LGBTQ Online Communitie

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09511v1
• Date: Thu, 19 May 2022 12:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:20:22.971477
• Title: The Impact of COVID-19 Pandemic on LGBTQ Online Communitie
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミックがLGBTQオンラインコミュニティに与える影響
• Authors: Yunhao Yuan, Gaurav Verma, Barbara Keller, Talayeh Aledavood
• Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックはLGBTQコミュニティのメンバーなどマイノリティの生活に大きな影響を与えている。 私たちは7,241人のLGBTQユーザーによる20,593,823件の投稿を使って、少数派のストレスを示すTwitter投稿を特定します。 新型コロナウイルスのパンデミックで、怒りの言葉が少数派のストレスと強く結びついていることがわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.999100019665959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic has disproportionately impacted the lives of minorities, such as members of the LGBTQ community (lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer) due to pre-existing social disadvantages and health disparities. Although extensive research has been carried out on the impact of the COVID-19 pandemic on different aspects of the general population's lives, few studies are focused on the LGBTQ population. In this paper, we identify a group of Twitter users who self-disclose to belong to the LGBTQ community. We develop and evaluate two sets of machine learning classifiers using a pre-pandemic and a during pandemic dataset to identify Twitter posts exhibiting minority stress, which is a unique pressure faced by the members of the LGBTQ population due to their sexual and gender identities. For this task, we collect a set of 20,593,823 posts by 7,241 self-disclosed LGBTQ users and annotate a randomly selected subset of 2800 posts. We demonstrate that our best pre-pandemic and during pandemic models show strong and stable performance for detecting posts that contain minority stress. We investigate the linguistic differences in minority stress posts across pre- and during-pandemic periods. We find that anger words are strongly associated with minority stress during the COVID-19 pandemic. We explore the impact of the pandemic on the emotional states of the LGBTQ population by conducting controlled comparisons with the general population. We adopt propensity score-based matching to perform a causal analysis. The results show that the LBGTQ population have a greater increase in the usage of cognitive words and worsened observable attribute in the usage of positive emotion words than the group of the general population with similar pre-pandemic behavioral attributes.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは、既存の社会的不利益や健康格差のためにLGBTQコミュニティ(レズビアン、ゲイ、バイセクシャル、トランスジェンダー、クイア)のメンバーなどマイノリティの生活に大きな影響を与えている。 新型コロナウイルスのパンデミックが一般住民の生活の様々な側面に与える影響について広範な研究がなされているが、LGBTQ人口に焦点を当てた研究はほとんどない。 本稿では、LGBTQコミュニティに属することを自己開示するTwitterユーザーのグループを特定する。 パンデミック前とパンデミック時のデータセットを用いた2つの機械学習分類器の開発と評価を行い、少数派ストレスを呈するtwitter投稿を特定した。 このタスクでは,7,241人のLGBTQユーザによる20,593,823件の投稿を収集し,ランダムに選択された2800件の投稿に注釈を付ける。 パンデミック前の最良のモデルとパンデミックモデルの間は、少数派のストレスを含むポストを検出するための強力で安定したパフォーマンスを示すことが示されています。 パンデミック期およびパンデミック期における少数ストレスポストの言語的差異について検討した。 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックでは、怒りの言葉は少数派のストレスと強く関連している。 我々は,パンデミックがLGBTQ人口の感情状態に与える影響を,一般人口との比較により検討した。 因果分析を行うために,傾向スコアに基づくマッチングを採用する。 その結果、lbgtq集団は認知語の使用率が高く、ポジティブ感情語の使用における観察可能な属性は、パンデミック以前の行動特性を持つ一般集団よりも悪化していることが示された。

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