論文の概要: Vaccine Discourse on Twitter During the COVID-19 Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11521v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 13:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:28:37.370254
• Title: Vaccine Discourse on Twitter 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Twitter上でのワクチンの言論
• Authors: Gabriel Lindel\"of, Talayeh Aledavood, Barbara Keller
• Abstract要約: 本研究は、Twitter上での新型コロナウイルスワクチンに関する投稿を調査し、ワクチンに対する否定的な姿勢を持つものに焦点を当てる。 新型コロナウイルスワクチンに関連する英国のツイート16,713,238件のデータセットが収集された。 新型コロナウイルスワクチンに関する否定性は、ワクチンのロールアウトとともに時間とともに低下していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7161783472741748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the onset of the COVID-19 pandemic, vaccines have been an important topic in public discourse. The discussions around vaccines are polarized as some see them as an important measure to end the pandemic, and others are hesitant or find them harmful. This study investigates posts related to COVID-19 vaccines on Twitter and focuses on those which have a negative stance toward vaccines. A dataset of 16,713,238 English tweets related to COVID-19 vaccines was collected covering the period from March 1, 2020, to July 31, 2021. We used the Scikit-learn Python library to apply a support vector machine (SVM) classifier to identify the tweets with a negative stance toward the COVID-19 vaccines. A total of 5,163 tweets were used to train the classifier, out of which a subset of 2,484 tweets were manually annotated by us and made publicly available. We used the BERTtopic model to extract and investigate the topics discussed within the negative tweets and how they changed over time. We show that the negativity with respect to COVID-19 vaccines has decreased over time along with the vaccine roll-outs. We identify 37 topics of discussion and present their respective importance over time. We show that popular topics consist of conspiratorial discussions such as 5G towers and microchips, but also contain legitimate concerns around vaccination safety and side effects as well as concerns about policies. Our study shows that even unpopular opinions or conspiracy theories can become widespread when paired with a widely popular discussion topic such as COVID-19 vaccines. Understanding the concerns and the discussed topics and how they change over time is essential for policymakers and public health authorities to provide better and in-time information and policies, to facilitate vaccination of the population in future similar crises.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックが始まって以来、ワクチンは公衆の議論において重要な話題となっている。 ワクチンに関する議論は、パンデミックを終わらせるための重要な手段と見なす人や、有害であると考える人など、偏在している。 本研究は、Twitter上での新型コロナウイルスワクチンに関する投稿を調査し、ワクチンに対する否定的な姿勢を持つものに焦点を当てる。 2020年3月1日から2021年7月31日までに、新型コロナウイルスワクチンに関連する英語ツイート16,713,238件のデータセットが収集された。 我々は、Scikit-learn Pythonライブラリを使用して、サポートベクターマシン(SVM)分類器を適用し、COVID-19ワクチンに対する否定的な姿勢でツイートを識別した。 分類器の訓練には合計5,163件のツイートが使われ、うち2,484件のツイートのサブセットが手作業でアノテーションを付けて公開されていた。 berttopicモデルを用いて,否定的ツイート内で議論されるトピックと,それが時間とともにどのように変化したのかを抽出し,調査した。 新型ウイルスワクチンに対する否定性は、ワクチンのロールアウトとともに時間とともに低下している。 議論の37のトピックを特定し、時間とともにそれぞれの重要性を示す。 5gタワーやマイクロチップといった共謀的な議論が話題となっているが、予防接種の安全性や副作用に関する正当な懸念や政策に関する懸念も含んでいる。 本研究は、新型コロナウイルスワクチンなどの議論トピックと組み合わせることで、不人気な意見や陰謀論が広まる可能性を示唆している。 政策立案者や公衆衛生当局がより良い情報や政策を提供し、将来同様の危機において人々のワクチン接種を促進するためには、懸念や議論されたトピックを理解し、時間とともにどのように変化するかを理解することが不可欠である。

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