論文の概要: Deep Learning Reveals Patterns of Diverse and Changing Sentiments
Towards COVID-19 Vaccines Based on 11 Million Tweets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10641v1
- Date: Tue, 5 Jul 2022 13:53:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-24 11:51:26.563455
- Title: Deep Learning Reveals Patterns of Diverse and Changing Sentiments
Towards COVID-19 Vaccines Based on 11 Million Tweets
- Title（参考訳）: 1100万ツイートに基づくCOVID-19ワクチンの多変量と感性の変化パターンをディープラーニングが明らかに
- Authors: Hanyin Wang, Meghan R. Hutch, Yikuan Li, Adrienne S. Kline, Sebastian
Otero, Leena B. Mithal, Emily S. Miller, Andrew Naidech, Yuan Luo
- Abstract要約: 11,211,672人の新型コロナウイルス関連ツイートを2年間で2,203,681人を対象に分析した。
我々は、各ツイートの感情を自動的に検出するために、最先端モデルであるXLNetを用いてディープラーニング分類器を微調整した。
さまざまな人口集団のユーザーは、新型コロナウイルスワクチンに対する感情の異なるパターンを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.319350419970857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over 12 billion doses of COVID-19 vaccines have been administered at the time
of writing. However, public perceptions of vaccines have been complex. We
analyzed COVID-19 vaccine-related tweets to understand the evolving perceptions
of COVID-19 vaccines. We finetuned a deep learning classifier using a
state-of-the-art model, XLNet, to detect each tweet's sentiment automatically.
We employed validated methods to extract the users' race or ethnicity, gender,
age, and geographical locations from user profiles. Incorporating multiple data
sources, we assessed the sentiment patterns among subpopulations and juxtaposed
them against vaccine uptake data to unravel their interactive patterns.
11,211,672 COVID-19 vaccine-related tweets corresponding to 2,203,681 users
over two years were analyzed. The finetuned model for sentiment classification
yielded an accuracy of 0.92 on testing set. Users from various demographic
groups demonstrated distinct patterns in sentiments towards COVID-19 vaccines.
User sentiments became more positive over time, upon which we observed
subsequent upswing in the population-level vaccine uptake. Surrounding dates
where positive sentiments crest, we detected encouraging news or events
regarding vaccine development and distribution. Positive sentiments in
pregnancy-related tweets demonstrated a delayed pattern compared with trends in
general population, with postponed vaccine uptake trends. Distinctive patterns
across subpopulations suggest the need of tailored strategies. Global news and
events profoundly involved in shaping users' thoughts on social media.
Populations with additional concerns, such as pregnancy, demonstrated more
substantial hesitancy since lack of timely recommendations. Feature analysis
revealed hesitancies of various subpopulations stemmed from clinical trial
logics, risks and complications, and urgency of scientific evidence.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスワクチンは、執筆時点で120億回以上投与されている。
しかし、ワクチンに対する一般の認識は複雑である。
我々はcovid-19ワクチンに関するツイートを分析し、covid-19ワクチンの進化的な認識を理解する。
最先端モデルであるxlnetを使って、ディープラーニングの分類器を微調整し、各ツイートの感情を自動的に検出した。
ユーザプロファイルから、人種、民族、性別、年齢、地理的位置を抽出する検証された手法を採用した。
複数のデータソースを組み込んで,サブ集団間の感情パターンを評価し,ワクチン摂取データを用いてインタラクティブなパターンを解き放つ。
11,211,672人の新型コロナウイルス関連ツイートを2年間で2,203,681人を対象に分析した。
感情分類のための微調整モデルでは、テストセットで 0.92 の精度が得られた。
さまざまな集団のユーザーは、新型コロナウイルスワクチンに対する感情の異なるパターンを示した。
時間とともにユーザ感情はより肯定的になり、人口レベルのワクチン摂取の増加が観察された。
ポジティブな感情が表れる日を囲んで,ワクチン開発や流通に関する奨励的なニュースやイベントを検出した。
妊娠関連ツイートの肯定的な感情は、一般人口の傾向と比較して遅れたパターンを示し、ワクチン接種後の傾向を示した。
サブポピュレーションにまたがる識別パターンは、適切な戦略の必要性を示唆している。
グローバルニュースやイベントは、ソーシャルメディア上でユーザーの考えを形作ることに深く関わっている。
妊娠などの追加の懸念を持つ集団は、タイムリーな推奨がないため、より実質的なためらった。
特徴分析の結果, 臨床試験の論理, リスクと合併症, 科学的証拠の緊急性に起因した種々のサブポピュレーションのヘシタンシーが明らかになった。
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