論文の概要: Visualizing Relation Between (De)Motivating Topics and Public Stance
toward COVID-19 Vaccine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12118v2
- Date: Thu, 6 Jul 2023 15:11:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 17:01:04.128156
- Title: Visualizing Relation Between (De)Motivating Topics and Public Stance
toward COVID-19 Vaccine
- Title(参考訳): 新型コロナウイルスワクチン接種に関するトピックとパブリックスタンスの関係の可視化
- Authors: Ashiqur Rahman and Hamed Alhoori
- Abstract要約: 本研究では,新型コロナウイルス感染拡大に伴うTwitter圏内の話題を検査・分析するインタラクティブな可視化ツールを提案する。
このツールは、視覚分析のあらゆるシナリオに対して容易に一般化することができ、研究者や一般大衆のソーシャルメディアデータの透明性を高めることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While social media plays a vital role in communication nowadays,
misinformation and trolls can easily take over the conversation and steer
public opinion on these platforms. We saw the effect of misinformation during
the COVID-19 pandemic when public health officials faced significant push-back
while trying to motivate the public to vaccinate. To tackle the current and any
future threats in emergencies and motivate the public towards a common goal, it
is essential to understand how public motivation shifts and which topics
resonate among the general population. In this study, we proposed an
interactive visualization tool to inspect and analyze the topics that resonated
among Twitter-sphere during the COVID-19 pandemic and understand the key
factors that shifted public stance for vaccination. This tool can easily be
generalized for any scenario for visual analysis and to increase the
transparency of social media data for researchers and the general population
alike.
- Abstract(参考訳): 現代のソーシャルメディアはコミュニケーションにおいて重要な役割を担っているが、誤った情報や荒らしが簡単に会話を引き継ぎ、これらのプラットフォームで世論を操ることができる。
新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの際には、公衆衛生当局が国民にワクチン接種の動機付けを図りながら大きな反発を受けた。
緊急時の現在および将来の脅威に対処し、共通の目標に向けて国民を動機付けるためには、公共のモチベーションがどのように変化し、どのトピックが一般市民の間で共鳴しているかを理解することが不可欠である。
本研究では、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック時にtwitter圏内で共鳴した話題を検査・分析し、公衆の予防接種に対するスタンスを変えた重要な要因を理解するためのインタラクティブな可視化ツールを提案する。
このツールは、視覚分析のあらゆるシナリオに対して容易に一般化することができ、研究者や一般大衆のソーシャルメディアデータの透明性を高めることができる。
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