論文の概要: Minority Stress Experienced by LGBTQ Online Communities during the
COVID-19 Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09511v3
- Date: Wed, 10 May 2023 21:27:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 19:06:43.413025
- Title: Minority Stress Experienced by LGBTQ Online Communities during the
COVID-19 Pandemic
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミックでLGBTQオンラインコミュニティが経験したマイノリティストレス
- 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。
パンデミック前のデータセットとパンデミック中のデータセットを使って、少数派のストレスを示すTwitter投稿を識別します。
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 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. We demonstrate that our best pre- 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 adopting propensity score-based matching to perform a
causal analysis. The results show that the LGBTQ 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. Our findings have implications
for the public health domain and policy-makers to provide adequate support,
especially with respect to mental health, to the LGBTQ population during future
crises.
- 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,前パンデミックと中パンデミックの2つのデータセットを用いて,少数派ストレスを呈するtwitter投稿を識別する機械学習分類器を開発し,評価する。
我々は,最強のプレパンデミックモデルと中パンデミックモデルが,少数派のストレスを含むポストを検出する上で,強力で安定した性能を示すことを示した。
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。
本研究では,パンデミックがLGBTQ人口の感情状態に与える影響を,妥当性スコアに基づくマッチングを用いて因果分析を行う。
その結果、lgbtq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が、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。
今後,公共衛生領域や政策立案者が,特に精神保健に関する適切な支援をLGBTQ人口に与えていくことが示唆された。
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