論文の概要: Bridging the Gap: Leveraging Retrieval-Augmented Generation to Better Understand Public Concerns about Vaccines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12840v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 06:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.375184
• Title: Bridging the Gap: Leveraging Retrieval-Augmented Generation to Better Understand Public Concerns about Vaccines
• Title（参考訳）: ギャップを埋める: ワクチンに関する公衆の懸念をもっと理解するために、検索強化世代を活用する
• Authors: Muhammad Javed, Sedigh Khademi Habibabadi, Christopher Palmer, Hazel Clothier, Jim Buttery, Gerardo Luis Dimaguila,
• Abstract要約: ワクチンヘシタシーは公衆衛生を脅かし、ワクチンの遅れや拒絶につながる。 ソーシャルメディアは公共の関心事を理解するのに欠かせない情報源であり、トピックモデリングのような伝統的な手法は、しばしばニュアンスな意見を捉えるのに苦労する。 これらの制約に対処するため,Retrieval Augmented Generation を用いたツール (VaxPulse Query Corner) を開発した。 様々なオンラインプラットフォーム上でのワクチンに関する複雑な問い合わせに対処し、公衆衛生管理者やステークホルダーが公衆の懸念を理解し、ワクチンの信頼性を高めるために標的となる介入を実施するのを助ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5277756703318045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vaccine hesitancy threatens public health, leading to delayed or rejected vaccines. Social media is a vital source for understanding public concerns, and traditional methods like topic modelling often struggle to capture nuanced opinions. Though trained for query answering, large Language Models (LLMs) often miss current events and community concerns. Additionally, hallucinations in LLMs can compromise public health communication. To address these limitations, we developed a tool (VaxPulse Query Corner) using the Retrieval Augmented Generation technique. It addresses complex queries about public vaccine concerns on various online platforms, aiding public health administrators and stakeholders in understanding public concerns and implementing targeted interventions to boost vaccine confidence. Analysing 35,103 Shingrix social media posts, it achieved answer faithfulness (0.96) and relevance (0.94).
• Abstract（参考訳）: ワクチンヘシタシーは公衆衛生を脅かし、ワクチンの遅れや拒絶につながる。 ソーシャルメディアは公共の関心事を理解するのに欠かせない情報源であり、トピックモデリングのような伝統的な手法は、しばしばニュアンスな意見を捉えるのに苦労する。 クエリ応答のために訓練されているが、大きな言語モデル(LLM)は、しばしば現在のイベントやコミュニティの懸念を見逃す。 加えて、LLMの幻覚は公衆衛生コミュニケーションを損なう可能性がある。 これらの制約に対処するため,Retrieval Augmented Generation を用いたツール (VaxPulse Query Corner) を開発した。 様々なオンラインプラットフォーム上でのワクチンに関する複雑な問い合わせに対処し、公衆衛生管理者やステークホルダーが公衆の懸念を理解し、ワクチンの信頼性を高めるために標的となる介入を実施するのを助ける。 ソーシャルメディア投稿35,103件を分析し、回答の忠実さ(0.96件)と妥当性(0.94件)を達成した。

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