論文の概要: Identity Emergence in the Context of Vaccine Criticism in France
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12676v1
- Date: Wed, 16 Oct 2024 15:40:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:43:01.139683
- Title: Identity Emergence in the Context of Vaccine Criticism in France
- Title(参考訳): フランスにおけるワクチン批判の文脈におけるアイデンティティの創出
- Authors: Melody Sepahpour-Fard, Michael Quayle, Padraig MacCarron, Shane Mannion, Dong Nguyen,
- Abstract要約: 本研究は、新型コロナウイルス感染拡大に伴うフランスにおける予防接種政策に批判的な個人間の集団的アイデンティティの出現について検討した。
代名詞の使用、グループ外ラベリング、およびつぶやき類似性の分析を用いて、このアイデンティティがどのように出現したかを検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.266695137419944
- License:
- Abstract: This study investigates the emergence of collective identity among individuals critical of vaccination policies in France during the COVID-19 pandemic. As concerns grew over mandated health measures, a loose collective formed on Twitter to assert autonomy over vaccination decisions. Using analyses of pronoun usage, outgroup labeling, and tweet similarity, we examine how this identity emerged. A turning point occurred following President Macron's announcement of mandatory vaccination for health workers and the health pass, sparking substantial changes in linguistic patterns. We observed a shift from first-person singular (I) to first-person plural (we) pronouns, alongside an increased focus on vaccinated individuals as a central outgroup, in addition to authority figures. This shift in language patterns was further reflected in the behavior of new users. An analysis of incoming users revealed that a core group of frequent posters played a crucial role in fostering cohesion and shaping norms. New users who joined during the week of Macron's announcement and continued posting afterward showed an increased similarity with the language of the core group, contributing to the crystallization of the emerging collective identity.
- Abstract(参考訳): 本研究は、新型コロナウイルス感染拡大に伴うフランスにおける予防接種政策に批判的な個人間の集団的アイデンティティの出現について検討した。
強制的な健康対策に関する懸念が高まるにつれ、Twitter上では予防接種決定に関する自治を主張する緩やかな集団が形成された。
代名詞の使用、グループ外ラベリング、およびつぶやき類似性の分析を用いて、このアイデンティティがどのように出現したかを検討する。
マクロン大統領が医療従事者への強制ワクチン接種と健康パスを発表した後、転換点が生じ、言語パターンが大幅に変化した。
一人称単数(I)から一人称単数(I)へのシフトを観察した。
この言語パターンの変化は、新しいユーザの行動にさらに反映された。
入ってくるユーザの分析によると、頻繁なポスターのコアグループが結束と形作りの規範を育む上で重要な役割を担っていることがわかった。
マクロンの発表の週に加入し、その後投稿を続けた新規ユーザーは、コアグループの言語との類似性を高め、新たな集団アイデンティティの結晶化に寄与した。
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) - Public Discourse about COVID-19 Vaccinations: A Computational Analysis of the Relationship between Public Concerns and Policies [3.203095675418499]
予防接種キャンペーンの展開に伴い、ドイツ語を話す地域は他のヨーロッパ地域よりもはるかに低い予防接種率を示した。
Twitter上では、新型コロナウイルスの重症度やワクチンの有効性、安全性に対する懐疑論が話題となっている。
パンデミックの後期段階では、政策が実施され、無ワクチンの市民の自由が制限されたとき、ワクチン接種の増加が観察された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T15:31:13Z) - Agent-Based Model: Simulating a Virus Expansion Based on the Acceptance
of Containment Measures [65.62256987706128]
比較疫学モデルは、疾患の状態に基づいて個人を分類する。
我々は、適応されたSEIRDモデルと市民のための意思決定モデルを組み合わせたABMアーキテクチャを提案する。
スペイン・ア・コルナにおけるSARS-CoV-2感染症の進行状況について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T08:01:05Z) - Cross-Lingual Cross-Age Group Adaptation for Low-Resource Elderly Speech
Emotion Recognition [48.29355616574199]
我々は、英語、中国語、カントン語という3つの異なる言語における感情認識の伝達可能性を分析する。
本研究は,異なる言語群と年齢群が特定の音声特徴を必要とすることを結論し,言語間推論を不適切な方法とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T08:48:08Z) - Doctors vs. Nurses: Understanding the Great Divide in Vaccine Hesitancy
among Healthcare Workers [64.1526243118151]
医者は新型コロナウイルスワクチンに対して全体的に陽性であることがわかりました。
医師は新型ワクチンよりもワクチンの有効性を懸念している。
看護婦は子供に対する潜在的な副作用にもっと注意を払う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-11T14:22:16Z) - Echoes through Time: Evolution of the Italian COVID-19 Vaccination
Debate [3.9758527669515518]
2019年9月から2021年11月までのTwitterデータセットを使用して、ワクチン接種に関する偏極状態を調べます。
我々は、ワクチン接種キャンペーンを継続するために、サポーターとためらいのある個人の間で、飢えた分断を見いだす。
しかし、ワクチン支持者とワクチン愛好家の間では、共通点が増えており、両者が同意するかもしれない事実の共通点が指摘されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T13:50:19Z) - Mining Trends of COVID-19 Vaccine Beliefs on Twitter with Lexical
Embeddings [0.8808021343665321]
新型コロナウイルスワクチン接種に関するTwitter投稿のコーパスを抽出しました。
語彙カテゴリーの2つのクラス — 感情と影響要因 — を作成しました。
ワクチンに対するためらいのようなネガティブな感情は、健康関連の効果や誤った情報と高い相関がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T16:13:16Z) - Characterizing Sociolinguistic Variation in the Competing Vaccination
Communities [9.72602429875255]
メッセージの“フレーミング”と“個人化”は、説得力のあるメッセージング戦略を考案する上で重要な機能のひとつです。
健康関連誤報の文脈では、予防接種が不協和の最も一般的な話題である。
われわれはTwitter上で、競合する2つの予防接種コミュニティの社会言語学的分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T03:05:28Z) - Falling into the Echo Chamber: the Italian Vaccination Debate on Twitter [65.7192861893042]
われわれは、Twitter上での予防接種に関する議論が、予防接種ヘシタントに対する潜在的な不安にどのように影響するかを調査する。
予防接種懐疑派や擁護派が独自の「エチョ室」に居住していることが判明した。
これらのエコーチャンバーの中心には熱心な支持者がいて、高い精度のネットワークとコンテンツベースの分類器を構築しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-26T13:55:50Z) - Where New Words Are Born: Distributional Semantic Analysis of Neologisms
and Their Semantic Neighborhoods [51.34667808471513]
分散意味論のパラダイムで定式化されたセマンティック隣人のセマンティック・スパシティと周波数成長率という2つの要因の重要性について検討する。
いずれの因子も単語の出現を予測できるが,後者の仮説はより支持される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T19:09:49Z)
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。