論文の概要: A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04511v3
- Date: Sat, 13 Jan 2024 04:44:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 03:23:16.374695
- Title: A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination
- Title（参考訳）: Covid-19ワクチン接種に関するペルシアのツイートの大規模分析
- Authors: Taha ShabaniMirzaei, Houmaan Chamani, Amirhossein Abaskohi, Zhivar
Sourati Hassan Zadeh, Behnam Bahrak
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは私たちの生活、特に人々の交流に大きな影響を与えました。
Covid-19ワクチンの導入により、ワクチンの接種の有無に関して、肯定的、否定的な意見の両方が持ち上がった。
われわれは、Twitterから集めたデータを用いて、イランのコロナウイルスワクチンに関する世論を包括的に分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Covid-19 pandemic had an enormous effect on our lives, especially on
people's interactions. By introducing Covid-19 vaccines, both positive and
negative opinions were raised over the subject of taking vaccines or not. In
this paper, using data gathered from Twitter, including tweets and user
profiles, we offer a comprehensive analysis of public opinion in Iran about the
Coronavirus vaccines. For this purpose, we applied a search query technique
combined with a topic modeling approach to extract vaccine-related tweets. We
utilized transformer-based models to classify the content of the tweets and
extract themes revolving around vaccination. We also conducted an emotion
analysis to evaluate the public happiness and anger around this topic. Our
results demonstrate that Covid-19 vaccination has attracted considerable
attention from different angles, such as governmental issues, safety or
hesitancy, and side effects. Moreover, Coronavirus-relevant phenomena like
public vaccination and the rate of infection deeply impacted public emotional
status and users' interactions.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは、私たちの生活、特に人々の相互作用に大きな影響を与えました。
Covid-19ワクチンの導入により、ワクチンの接種の有無に関して、肯定的、否定的な意見の両方が持ち上がった。
本稿では、ツイートやユーザープロフィールを含むTwitterから集めたデータを用いて、イランにおけるコロナウイルスワクチンに関する世論を包括的に分析する。
そこで本研究では,ワクチン関連ツイート抽出のためのトピックモデリング手法と組み合わせた検索クエリ手法を適用した。
トランスフォーマーモデルを用いて, ツイートの内容の分類と予防接種に関するテーマの抽出を行った。
また,この話題に関する世論の幸福感と怒りを評価するために感情分析を行った。
以上の結果から,コビッドウイルスワクチン接種は,政府の問題,安全性,過敏性,副作用など,さまざまな角度から注目されている。
さらに、ワクチン接種や感染率などのコロナウイルス関連現象は、公衆の感情状態やユーザーの相互作用に深く影響した。
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