Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Vaccine Buyer's Remorse: Post-Vaccination Decision Regret in COVID-19 Social Media Using Politically Diverse Human Annotation

論文の概要: Investigating Vaccine Buyer's Remorse: Post-Vaccination Decision Regret in COVID-19 Social Media Using Politically Diverse Human Annotation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09626v1
Date: Wed, 18 Mar 2026 16:48:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.571621
Title: Investigating Vaccine Buyer's Remorse: Post-Vaccination Decision Regret in COVID-19 Social Media Using Politically Diverse Human Annotation
Title（参考訳）: ワクチン購入者の反省を探る : 政治的に異なる人間のアノテーションを用いた新型コロナウイルスのソーシャルメディアにおける予防接種後の意思決定規則
Authors: Miles Stanley, Soumyajit Datta, Ashutosh Kumar, Ashiqur R. KhudaBukhsh,
Abstract要約: 「新型コロナ後ワクチン接種経験、特にワクチン購入者の反省」というデータセットには大きなギャップがある。」我々は、新型コロナウイルスワクチン接種経験を捉えた大規模なYouTubeニュースコーパスから新しいデータセットをキュレートし、ワクチン後悔に焦点を当てたベンチマークサブセットを構築した。我々は,大規模な言語モデル(LLM)を用いて,ワクチンの後悔を表現するポストを特定し,この後悔の原因を分析し,その発生を第1および第2のアカウントで定量化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.67576101703185
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A significant gap exists in datasets regarding post-COVID-19 vaccination experiences, particularly ``vaccine buyer's remorse''. Understanding the prevalence and nature of vaccine regret, whether based on personal or vicarious experiences, is vital for addressing vaccine hesitancy and refining public health communication. In this paper, we curate a novel dataset from a large YouTube news corpus capturing COVID-19 vaccination experiences, and construct a benchmark subset focused on vaccine regret, annotated by a politically diverse panel to account for the subjective and often politicized nature of the topic. We utilize large language models (LLMs) to identify posts expressing vaccine regret, analyze the reasons behind this regret, and quantify its occurrence in both first and second-person accounts. This paper aims to (1) quantify the prevalence of vaccine regret; (2) identify common reasons for this sentiment; (3) analyze differences between first-person and vicarious experiences; and (4) assess potential biases introduced by different LLMs. We find that while vaccine buyer's remorse appears in only $<2\%$ of public discourse, it is disproportionately concentrated in vaccine-skeptic influencer communities and is predominantly expressed through first-person narratives citing adverse health events.
Abstract（参考訳）: COVID-19後のワクチン接種経験に関するデータセット、特に‘ワクチン購入者の反省会’には、大きなギャップがある。個人的、または活気ある経験に基づいても、ワクチンの欠如の頻度と性質を理解することは、ワクチンの難しさに対処し、公衆衛生コミュニケーションを改善するために不可欠である。本稿では、新型コロナウイルスワクチン接種経験を捉えた大規模なYouTubeニュースコーパスから新たなデータセットをキュレートし、そのトピックの主観的かつ政治的性質を考慮し、政治的に多彩なパネルによって注釈付けされたワクチン後悔に焦点を当てたベンチマークサブセットを構築する。我々は,大規模な言語モデル(LLM)を用いて,ワクチンの後悔を表現するポストを特定し,この後悔の原因を分析し,その発生を第1および第2のアカウントで定量化する。本研究の目的は,(1) ワクチン後悔の頻度を定量化すること,(2) この感情の共通の原因を同定すること,(3) 一人称体験と狂気体験の違いを分析すること,(4) 異なるLSMが導入する潜在的なバイアスを評価することである。ワクチン購入者の反省は, 一般論議のわずか2 % でしか現れないが, ワクチン懐疑的なインフルエンサーコミュニティに集中しており, 悪質な健康事件を訴える一対一の物語を通じて主に表現されている。

関連論文リスト

The Shifting Landscape of Vaccine Discourse: Insights From a Decade of Pre- to Post-COVID-19 Vaccine Posts on Social Media [61.575555311964706]
我々は、英語話者がソーシャルメディア上でワクチンについて話す方法を分析し、ソーシャルメディア投稿におけるワクチンに関する進化的物語を理解する。最初に、2013年から2022年までのワクチンに関する1870万のキュレートされた投稿からなる、新しいデータセットを紹介した。我々の分析は、新型コロナウイルスのパンデミックが、ワクチンに関するXユーザーの感情と言論に複雑な変化をもたらしたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-20T22:28:59Z)
A Large-Scale Analysis of Persian Tweets Regarding Covid-19 Vaccination [1.2499537119440245]
新型コロナウイルスのパンデミックは私たちの生活、特に人々の交流に大きな影響を与えました。 Covid-19ワクチンの導入により、ワクチンの接種の有無に関して、肯定的、否定的な意見の両方が持ち上がった。われわれは、Twitterから集めたデータを用いて、イランのコロナウイルスワクチンに関する世論を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-09T09:08:19Z)
Dense Feature Memory Augmented Transformers for COVID-19 Vaccination Search Classification [60.49594822215981]
本稿では,新型コロナウイルスワクチン関連検索クエリの分類モデルを提案する。本稿では,モデルが対応可能なメモリトークンとして,高密度特徴を考慮した新しい手法を提案する。この新しいモデリング手法により,Vaccine Search Insights (VSI) タスクを大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-16T13:57:41Z)
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)
A Multilingual Dataset of COVID-19 Vaccination Attitudes on Twitter [4.696697601424039]
新型コロナウイルスワクチンに関連するツイートのデータセットの収集と公開について述べる。このデータセットは、西ヨーロッパから収集された2,198,090のツイートのIDで構成され、そのうち17,934件は原住民の予防接種姿勢に注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-27T13:44:48Z)
"COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-12T19:41:01Z)
Assessing the influence of French vaccine critics during the two first years of the COVID-19 pandemic [0.0]
新型コロナウイルスの感染拡大に伴うソーシャルメディアに対する、ワクチン批判活動家の影響力について検討する。パンデミックの2年間で、フランス・ツイット圏における新型コロナウイルスワクチンに関する議論の進化を分析した。この期間、ワクチンに関する議論が急増したが、特定の出来事に関連する短い期間を除いて、これらの議論におけるワクチンクリティカルな内容の共有は安定している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-22T14:47:41Z)
Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media [6.965634726663563]
パンデミックの最中、英国と米国住民のツイートをTwitter APIから収集しました。 VADERによる感情分析を行い、個人の影響をカウントできる新しい方法を提案した。その結果、予防接種が進むにつれて、有名人がソーシャルメディアに意見転換を導く可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T03:37:22Z)
Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z)
COVID-19 Vaccine Acceptance in the US and UK in the Early Phase of the Pandemic: AI-Generated Vaccines Hesitancy for Minors, and the Role of Governments [10.64167691614925]
ワクチン開発における人工知能の使用は、ワクチンの受容に影響を与えなかった。ワクチンの有効性を明示したヴィグネットは、ワクチンの受け入れを増加させた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T06:47:13Z)
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)

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。