論文の概要: Understanding COVID-19 Vaccine Campaign on Facebook using Minimal Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10031v2
• Date: Wed, 16 Nov 2022 13:29:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:52:36.194535
• Title: Understanding COVID-19 Vaccine Campaign on Facebook using Minimal Supervision
• Title（参考訳）: 最小限のスーパービジョンでFacebookのワクチンキャンペーンを理解する
• Authors: Tunazzina Islam, Dan Goldwasser
• Abstract要約: 何十億ものインターネットユーザーが情報や意見を共有しているソーシャルメディアの時代では、パンデミックの悪影響は物理的な世界に限ったものではない。 この世界的なインフォデミックは、パニック、ワクチンの根絶、社会的反応の断片化によって、パンデミックを抑えるための手段を危険にさらしている。 Facebookのようなプラットフォームは、広告主がメッセージを使って異なる層をターゲットにし、コンテンツによってインフォデミックの問題を緩和または悪化させるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.14874371042193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the age of social media, where billions of internet users share information and opinions, the negative impact of pandemics is not limited to the physical world. It provokes a surge of incomplete, biased, and incorrect information, also known as an infodemic. This global infodemic jeopardizes measures to control the pandemic by creating panic, vaccine hesitancy, and fragmented social response. Platforms like Facebook allow advertisers to adapt their messaging to target different demographics and help alleviate or exacerbate the infodemic problem depending on their content. In this paper, we propose a minimally supervised multi-task learning framework for understanding messaging on Facebook related to the COVID vaccine by identifying ad themes and moral foundations. Furthermore, we perform a more nuanced thematic analysis of messaging tactics of vaccine campaigns on social media so that policymakers can make better decisions on pandemic control.
• Abstract（参考訳）: 何十億というインターネットユーザーが情報や意見を共有しているソーシャルメディアの時代において、パンデミックのネガティブな影響は物理的な世界に限らない。 これは不完全、偏見、誤った情報の急増を引き起こし、インフォデミックとしても知られる。 この世界的インフォデミックは、パニック、ワクチンの行き詰まり、社会的な反応の断片化によって、パンデミックを制御する手段を脅かしている。 Facebookのようなプラットフォームは、広告主がメッセージを使って異なる層をターゲットにし、コンテンツに応じてインフォデミック問題を緩和または悪化させるのに役立つ。 本稿では、広告テーマと道徳的基盤を識別し、新型コロナウイルスに関連するFacebook上のメッセージを理解するための最小限のマルチタスク学習フレームワークを提案する。 さらに,ソーシャルメディア上でのワクチンキャンペーンのメッセージ戦略について,よりニュアンス的な分析を行い,政策立案者がパンデミック対策についてより良い決定を下せるようにした。

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