論文の概要: VaxxHesitancy: A Dataset for Studying Hesitancy towards COVID-19
Vaccination on Twitter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06660v4
- Date: Sat, 15 Apr 2023 15:32:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 21:22:31.157428
- Title: VaxxHesitancy: A Dataset for Studying Hesitancy towards COVID-19
Vaccination on Twitter
- Title（参考訳）: VaxxHesitancy:Twitter上でのCOVID-19ワクチン接種を調査するデータセット
- Authors: Yida Mu, Mali Jin, Charlie Grimshaw, Carolina Scarton, Kalina
Bontcheva, Xingyi Song
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチン接種に対するユーザの態度を示す3,101件以上のツイートの新たなコレクションを作成します。
私たちの知る限りでは、ワクチンのヘシタシーを、予防的および抗ワクチン的スタンスとは異なるカテゴリとしてモデル化する最初のデータセットとモデルです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.061534265076204
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Vaccine hesitancy has been a common concern, probably since vaccines were
created and, with the popularisation of social media, people started to express
their concerns about vaccines online alongside those posting pro- and
anti-vaccine content. Predictably, since the first mentions of a COVID-19
vaccine, social media users posted about their fears and concerns or about
their support and belief into the effectiveness of these rapidly developing
vaccines. Identifying and understanding the reasons behind public hesitancy
towards COVID-19 vaccines is important for policy markers that need to develop
actions to better inform the population with the aim of increasing vaccine
take-up. In the case of COVID-19, where the fast development of the vaccines
was mirrored closely by growth in anti-vaxx disinformation, automatic means of
detecting citizen attitudes towards vaccination became necessary. This is an
important computational social sciences task that requires data analysis in
order to gain in-depth understanding of the phenomena at hand. Annotated data
is also necessary for training data-driven models for more nuanced analysis of
attitudes towards vaccination. To this end, we created a new collection of over
3,101 tweets annotated with users' attitudes towards COVID-19 vaccination
(stance). Besides, we also develop a domain-specific language model (VaxxBERT)
that achieves the best predictive performance (73.0 accuracy and 69.3 F1-score)
as compared to a robust set of baselines. To the best of our knowledge, these
are the first dataset and model that model vaccine hesitancy as a category
distinct from pro- and anti-vaccine stance.
- Abstract（参考訳）: おそらくワクチンが作られ、ソーシャルメディアの普及とともに、人々は予防接種や反ワクチンコンテンツを投稿する人たちと並んで、オンラインでワクチンに関する懸念を表明し始めたためである。
新型コロナウイルス(COVID-19)ワクチンの最初の言及以来、ソーシャルメディアのユーザーは、彼らの恐怖や懸念や、これらの急速に発展するワクチンの有効性に対する支持や信念について投稿してきた。
ワクチン接種拡大を目標に、住民により良い情報提供を行うための行動を開発する必要がある政策マーカーにとって、新型コロナウイルスワクチンに対する公衆の執着の背景にある理由を特定・理解することが重要である。
ワクチンの急速な発展が反vaxx情報の成長に密接に反映された新型コロナウイルスの場合、予防接種に対する市民の態度を検出する自動的な手段が必要となった。
これは、目の前の現象を深く理解するためにデータ分析を必要とする重要な計算社会科学タスクである。
注釈付きデータは、予防接種に対する態度をより微妙な分析のためにデータ駆動モデルの訓練にも必要である。
この目的のために、新型コロナウイルス(covid-19)予防接種(stance)に対するユーザーの態度にアノテートされた3,101以上のツイートのコレクションを作成しました。
また,ドメイン固有言語モデル(VaxxBERT)を開発し,ベースラインの頑健なセットと比較して,最高の予測性能(73.0精度,69.3F1スコア)を実現する。
私たちの知る限りでは、ワクチンのヘシタシーを、予防的および抗ワクチン的スタンスとは異なるカテゴリとしてモデル化する最初のデータセットとモデルです。
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