論文の概要: Quantifying Public Response to COVID-19 Events: Introducing the Community Sentiment and Engagement Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16925v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 08:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:02:03.047356
• Title: Quantifying Public Response to COVID-19 Events: Introducing the Community Sentiment and Engagement Index
• Title（参考訳）: COVID-19イベントに対する公衆の反応の定量化 - コミュニティセンシティメントとエンゲージメント指標の導入
• Authors: Nirmalya Thakur, Kesha A. Patel, Audrey Poon, Shuqi Cui, Nazif Azizi, Rishika Shah, Riyan Shah,
• Abstract要約: CSEI(Community Sentiment and Engagement Index)は、ソーシャルメディア上での世間の感情やエンゲージメントの変化を捉えるために開発された。 CSEIの応答性は、COVID-19に関する4,510,178件のデータセットを使用して検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study introduces the Community Sentiment and Engagement Index (CSEI), developed to capture nuanced public sentiment and engagement variations on social media, particularly in response to major events related to COVID-19. Constructed with diverse sentiment indicators, CSEI integrates features like engagement, daily post count, compound sentiment, fine-grain sentiments (fear, surprise, joy, sadness, anger, disgust, and neutral), readability, offensiveness, and domain diversity. Each component is systematically weighted through a multi-step Principal Component Analysis (PCA)-based framework, prioritizing features according to their variance contributions across temporal sentiment shifts. This approach dynamically adjusts component importance, enabling CSEI to precisely capture high-sensitivity shifts in public sentiment. The development of CSEI showed statistically significant correlations with its constituent features, underscoring internal consistency and sensitivity to specific sentiment dimensions. CSEI's responsiveness was validated using a dataset of 4,510,178 Reddit posts about COVID-19. The analysis focused on 15 major events, including the WHO's declaration of COVID-19 as a pandemic, the first reported cases of COVID-19 across different countries, national lockdowns, vaccine developments, and crucial public health measures. Cumulative changes in CSEI revealed prominent peaks and valleys aligned with these events, indicating significant patterns in public sentiment across different phases of the pandemic. Pearson correlation analysis further confirmed a statistically significant relationship between CSEI daily fluctuations and these events (p = 0.0428), highlighting the capacity of CSEI to infer and interpret shifts in public sentiment and engagement in response to major events related to COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、特にCOVID-19に関連する主要な出来事に対応するために、ソーシャルメディア上での無秩序な世論とエンゲージメントの変化を捉えるために開発されたCSEI(Community Sentiment and Engagement Index)を紹介する。 多様な感情指標で構成されたCSEIは、エンゲージメント、日々の投稿数、複合的な感情、微粒な感情(恐怖、驚き、喜び、悲しみ、怒り、嫌悪感、中立)、読みやすさ、不快感、ドメインの多様性といった機能を統合する。 各コンポーネントは、多段階の主成分分析(PCA)ベースのフレームワークを通じて体系的に重み付けされ、時間的感情の変化にまたがる分散貢献に応じて特徴を優先順位付けする。 このアプローチはコンポーネントの重要性を動的に調整し、CSEIが公共の感情の高感度な変化を正確に捉えることを可能にする。 CSEIの発達は、その構成的特徴と統計的に有意な相関を示し、内部の一貫性と特定の感情次元に対する感受性が強調された。 CSEIの応答性は、新型コロナウイルスに関する4,510,178のReddit投稿のデータセットを使用して検証された。 この分析は、新型コロナウイルスのパンデミック宣言や、各国で最初に報告された新型コロナウイルスの感染者数、国家ロックダウン、ワクチン開発、重要な公衆衛生対策など15大イベントに焦点を当てた。 CSEIの累積的な変化は、これらの出来事と一致した顕著なピークと谷を明らかにし、パンデミックの異なる段階における公衆の感情の顕著なパターンを示した。 ピアソン相関分析により、CSEIの日々の変動とこれらの出来事(p = 0.0428)の間に統計的に有意な関係が確認された。

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