論文の概要: Exploring Spatial-Temporal Variations of Public Discourse on Social Media: A Case Study on the First Wave of the Coronavirus Pandemic in Italy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16031v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 08:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 14:52:55.316303
• Title: Exploring Spatial-Temporal Variations of Public Discourse on Social Media: A Case Study on the First Wave of the Coronavirus Pandemic in Italy
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける公開談話の時空間的変動を探る:イタリアにおけるコロナウイルスパンデミックの第一波を事例として
• Authors: Anslow Michael and Galletti Martina
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア上での言語行動を用いて重要な出来事に対する社会的反応を探索する手法を提案する。 本手法は時系列分析とクラスタリングを用いて,ツイート利用傾向の時空間カテゴリーを定位する。 また,パンデミック時の政策変化と時間的カテゴリーが密接に対応していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a methodology for exploring how linguistic behaviour on social media can be used to explore societal reactions to important events such as those that transpired during the SARS CoV2 pandemic. In particular, where spatial and temporal aspects of events are important features. Our methodology consists of grounding spatial-temporal categories in tweet usage trends using time-series analysis and clustering. Salient terms in each category were then identified through qualitative comparative analysis based on scaled f-scores aggregated into hand-coded categories. To exemplify this approach, we conducted a case study on the first wave of the coronavirus in Italy. We used our proposed methodology to explore existing psychological observations which claimed that physical distance from events affects what is communicated about them. We confirmed these findings by showing that the epicentre of the disease and peripheral regions correspond to clear time-series clusters and that those living in the epicentre of the SARS CoV2 outbreak were more focused on solidarity and policy than those from more peripheral regions. Furthermore, we also found that temporal categories corresponded closely to policy changes during the handling of the pandemic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SARS CoV2パンデミックで流行したような重要な出来事に対する社会的反応の探索にソーシャルメディア上での言語行動をどのように活用できるかを探求するための方法論を提案する。 特に、イベントの空間的側面と時間的側面が重要な特徴である。 本手法は時系列分析とクラスタリングを用いて,ツイート利用傾向の時空間カテゴリーを定位する。 各カテゴリの有意な項は、手書きのカテゴリに集約されたスケールされたfスコアに基づいて定性的比較分析によって同定される。 このアプローチを実証するため,イタリアで発生した第1波について事例研究を行った。 提案手法を用いて既存の心理学的観察を探索し,事象から物理的距離がコミュニケーション内容に与える影響を考察した。 本研究は,sars cov2の発生源である病原体と周辺部が明らかな時系列クラスターに対応し,sars cov2の発生源である病原体は周辺地域よりも連帯性と政策に重点が置かれていることを示し,これらの知見を確認した。 さらに,パンデミック時の政策変化と時間的カテゴリーが密接に対応していることが判明した。

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