論文の概要: Exploration of COVID-19 Discourse on Twitter: American Politician Edition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05687v1
• Date: Thu, 08 May 2025 23:17:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.105008
• Title: Exploration of COVID-19 Discourse on Twitter: American Politician Edition
• Title（参考訳）: ツイッターで新型コロナウイルスの言論を探る - アメリカの政治家版
• Authors: Cindy Kim, Daniela Puchall, Jiangyi Liang, Jiwon Kim,
• Abstract要約: 我々は、国際危機への対応に向けたアプローチ、対応、態度における党派的な相違について検討する。 私たちは、アメリカの政治指導者から集められたツイートの集まりをオンラインで使っている(共和党と民主党) 結果は、民主党はパンデミックの犠牲者をより心配し、医療予防と勧告を大衆に与え、一方共和党は政治的責任により多くの投資をしていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.221712074683033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of the COVID-19 pandemic has undoubtedly affected the political scene worldwide and the introduction of new terminology and public opinions regarding the virus has further polarized partisan stances. Using a collection of tweets gathered from leading American political figures online (Republican and Democratic), we explored the partisan differences in approach, response, and attitude towards handling the international crisis. Implementation of the bag-of-words, bigram, and TF-IDF models was used to identify and analyze keywords, topics, and overall sentiments from each party. Results suggest that Democrats are more concerned with the casualties of the pandemic, and give more medical precautions and recommendations to the public whereas Republicans are more invested in political responsibilities such as keeping the public updated through media and carefully watching the progress of the virus. We propose a systematic approach to predict and distinguish a tweet's political stance (left or right leaning) based on its COVID-19 related terms using different classification algorithms on different language models.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックが世界中に広まり、新たな用語や世論が生まれ、党派のスタンスはさらに分極化している。 アメリカの政治指導者(共和党と民主党)がオンラインで集めたツイートの集合を用いて、我々は、国際危機に対処するためのアプローチ、反応、態度の党派的な相違を調査した。 単語のバッグ、ビッグラム、TF-IDFモデルの実装は、各当事者のキーワード、トピック、全体的な感情を識別し分析するために使用された。 結果は、民主党はパンデミックの犠牲者をより心配し、医療予防や勧告を大衆に与えているのに対し、共和党はメディアを通じて公衆を更新し、ウイルスの進行を注意深く観察するなど、政治的責任により多くの投資をしていることを示唆している。 我々は、異なる言語モデルに基づく異なる分類アルゴリズムを用いて、新型コロナウイルス関連用語に基づいて、ツイートの政治的姿勢(左または右傾き)を予測し、区別する体系的なアプローチを提案する。

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