論文の概要: A Comparative Analysis of the COVID-19 Infodemic in English and Chinese:
Insights from Social Media Textual Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08001v1
- Date: Tue, 14 Nov 2023 08:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 14:50:38.878900
- Title: A Comparative Analysis of the COVID-19 Infodemic in English and Chinese:
Insights from Social Media Textual Data
- Title（参考訳）: 英語と中国語におけるCOVID-19情報デミックの比較分析:ソーシャルメディアテキストデータから
- Authors: Jia Luo, Daiyun Peng, Lei Shi, Didier El Baz (LAAS-SARA), Xinran Liu
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のインフォデミック(インフォデミック)は、パンデミックに関連する誤報や未確認の主張が急速に広まるのを特徴としている。
本稿では、ソーシャルメディアプラットフォームから抽出したテキストデータを用いて、英語と中国語におけるCOVID-19インフォデミックの比較分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.641576480886427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 infodemic, characterized by the rapid spread of misinformation
and unverified claims related to the pandemic, presents a significant
challenge. This paper presents a comparative analysis of the COVID-19 infodemic
in the English and Chinese languages, utilizing textual data extracted from
social media platforms. To ensure a balanced representation, two infodemic
datasets were created by augmenting previously collected social media textual
data. Through word frequency analysis, the thirty-five most frequently
occurring infodemic words are identified, shedding light on prevalent
discussions surrounding the infodemic. Moreover, topic clustering analysis
uncovers thematic structures and provides a deeper understanding of primary
topics within each language context. Additionally, sentiment analysis enables
comprehension of the emotional tone associated with COVID-19 information on
social media platforms in English and Chinese. This research contributes to a
better understanding of the COVID-19 infodemic phenomenon and can guide the
development of strategies to combat misinformation during public health crises
across different languages.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のインフォデミック(インフォデミック)は、誤情報の急速な拡散と、パンデミックに関連する未確認の主張が特徴だ。
本稿では,ソーシャルメディアプラットフォームから抽出したテキストデータを用いて,英語と中国語におけるcovid-19インフォデミックの比較分析を行う。
バランスの取れた表現を確保するために、以前収集したソーシャルメディアのテキストデータを強化して、2つのインフォデミックデータセットを作成した。
単語頻度分析により、最も頻度の高い35のインフォデミック単語が同定され、インフォデミックを取り巻く議論に光を当てる。
さらに、トピッククラスタリング分析は、テーマ構造を明らかにし、各言語コンテキストにおける主要なトピックをより深く理解する。
さらに感情分析は、英語と中国語のソーシャルメディアプラットフォームにおけるcovid-19情報に関連する感情的トーンの理解を可能にする。
この研究は、新型コロナウイルスのインフォデミック現象の理解を深め、さまざまな言語にわたる公衆衛生危機において、誤情報に対処する戦略の開発を導くのに役立つ。
関連論文リスト
- SPEED++: A Multilingual Event Extraction Framework for Epidemic Prediction and Preparedness [73.73883111570458]
多様な疾患や言語に対する流行イベント情報を抽出する,最初の多言語イベント抽出フレームワークを提案する。
各言語でデータに注釈を付けることは不可能であり、ゼロショット・クロスランガル・クロス・ディスリーズ・モデルを開発する。
われわれのフレームワークは、2019年12月初旬に中国のWeiboポストから、中国でのトレーニングなしに、新型コロナウイルスの流行を警告することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T03:03:54Z) - Locating Information Gaps and Narrative Inconsistencies Across Languages: A Case Study of LGBT People Portrayals on Wikipedia [49.80565462746646]
我々は,情報ギャップと矛盾を事実レベルで特定するための,効率的かつ信頼性の高い手法であるInfoGap法を紹介した。
我々は、LGBTの人々の描写を分析してInfoGapを評価し、英語、ロシア語、フランス語のウィキペディアの2.7Kの伝記ページを解析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:40:49Z) - ViKL: A Mammography Interpretation Framework via Multimodal Aggregation of Visual-knowledge-linguistic Features [54.37042005469384]
MVKLは,マルチビュー画像,詳細な表示,報告を含む最初のマルチモーダルマンモグラフィーデータセットである。
このデータセットに基づいて、教師なし事前学習のチャラリングタスクに焦点を当てる。
視覚,知識,言語機能を相乗化するフレームワークであるViKLを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T05:01:23Z) - Large language models for sentiment analysis of newspaper articles during COVID-19: The Guardian [0.16777183511743468]
この研究は、新型コロナウイルスのさまざまな段階におけるガーディアン紙の感情分析を提供する。
パンデミックの初期段階では、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移した。
結果は、パンデミックの初期段階において、公衆の感情が緊急の危機対応を優先し、後に健康と経済への影響に焦点を移したことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T07:10:52Z) - GPT-4V(ision) as A Social Media Analysis Engine [77.23394183063238]
本稿では,GPT-4Vのソーシャルマルチメディア分析能力について考察する。
我々は、感情分析、ヘイトスピーチ検出、フェイクニュース識別、人口推定、政治的イデオロギー検出を含む5つの代表的なタスクを選択する。
GPT-4Vはこれらのタスクにおいて顕著な効果を示し、画像とテキストのペアの理解、文脈と文化の認識、広義のコモンセンス知識などの強みを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T18:36:50Z) - Multi-EuP: The Multilingual European Parliament Dataset for Analysis of
Bias in Information Retrieval [62.82448161570428]
このデータセットは、多言語情報検索コンテキストにおける公平性を調べるために設計されている。
真正な多言語コーパスを持ち、24言語すべてに翻訳されたトピックを特徴としている。
文書に関連する豊富な人口統計情報を提供し、人口統計バイアスの研究を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:29:11Z) - Lost in Translation -- Multilingual Misinformation and its Evolution [52.07628580627591]
本稿では,95言語にまたがる25万以上のファクトチェックの分析を通じて,多言語誤報の頻度とダイナミクスについて検討する。
誤報のクレームの大部分は1回だけ事実チェックされているが、21,000件以上のクレームに対応する11.7%は複数回チェックされている。
誤情報拡散のプロキシとしてファクトチェックを用いると、言語境界を越えて繰り返し主張する主張の33%が見つかる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T12:21:55Z) - COVID-19 and Big Data: Multi-faceted Analysis for Spatio-temporal
Understanding of the Pandemic with Social Media Conversations [4.07452542897703]
ソーシャルメディアプラットフォームは、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する世界的な会話の手段として機能している。
本稿では,パンデミックを取り巻くソーシャルメディア会話の重要コンテンツと特徴の分析,マイニング,追跡のための枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-22T00:45:50Z) - Automatic Monitoring Social Dynamics During Big Incidences: A Case Study
of COVID-19 in Bangladesh [0.26651200086513094]
本研究は、co-19パンデミックに関連するバングラデシュの新聞データを分析した。
この分析は、政府や他の組織がこのパンデミックによって社会で発生した課題を理解するのに役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-24T07:46:17Z) - Topic, Sentiment and Impact Analysis: COVID19 Information Seeking on
Social Media [1.6328866317851185]
この研究は、COVID19に関連するオーストラリアの球面の大規模な時空間的ツイートデータセットを分析した。
この手法にはボリューム分析、ダイナミックトピックモデリング、感情検出、セマンティックブランドスコアが含まれていた。
得られた知見は、政府報告事例のような独立に観察された現象と比較される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-28T02:03:18Z) - CO.ME.T.A. -- covid-19 media textual analysis. A dashboard for media
monitoring [0.0]
ダッシュボードは、抽出されたコンテンツのマイニングを探索し、主要な議論トピックをリンクする語彙構造を研究する。
文書のサブセットで得られた結果は、健康に関するセマンティックディメンションだけでなく、社会経済的ディメンションにも及んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-16T16:24:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。