論文の概要: Who Shapes Brazil's Vaccine Debate? Semi-Supervised Modeling of Stance and Polarization in YouTube's Media Ecosystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18586v1
- Date: Wed, 04 Mar 2026 19:21:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.027795
- Title: Who Shapes Brazil's Vaccine Debate? Semi-Supervised Modeling of Stance and Polarization in YouTube's Media Ecosystem
- Title（参考訳）: ブラジルのワクチン論争を誰が形作るのか? YouTubeのメディアエコシステムにおけるスタンスと偏光の半スーパービジョンモデリング
- Authors: Geovana S. de Oliveira, Ana P. C. Silva, Fabricio Murai, Carlos H. G. Ferreira,
- Abstract要約: ブラジルのワクチンに関する過去最大の縦断的研究をYouTubeで紹介する。
我々は、ハイブリッドメディアエコシステムの中で、予防接種と抗ワクチンの物語がどのように進化し、循環するかを図示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6649753747542209
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vaccination remains a cornerstone of global public health, yet the COVID-19 pandemic exposed how online misinformation, political polarization, and declining institutional trust can undermine immunization efforts. Most of the prior computational studies that analyzed vaccine discourse on social platforms focus on English-language data, specific vaccines, or short time windows, impairing our understanding of long-term dynamics in high-impact, non-English contexts like Brazil, home to one of the world's most comprehensive immunization systems. We here present the largest longitudinal study of Brazil's vaccine discourse on YouTube, leveraging a semi-supervised stance detection framework that combines self-labeling and self-training to classify nearly 1.4 million comments. By integrating stance with temporal patterns, engagement metrics, and channel taxonomy (legacy media, science communicators, digital-native outlets), we map how pro- and anti-vaccine narratives evolve and circulate within a hybrid media ecosystem. Our results show that semi-supervised learning substantially improves stance classification robustness, enabling fine-grained tracking of public attitudes across Brazil's full immunization schedule. Polarization spikes during epidemiological crises, especially COVID-19, but becomes fragmented across vaccines and interaction patterns in the post-pandemic period. Notably, science communication and digital-native channels emerge as the primary loci of both supportive and oppositional engagement, revealing structural vulnerabilities in contemporary health communication. Thus, our work advances computational methods for large-scale stance modeling while offering actionable evidence for public health agencies, platform governance, and online information ecosystems.
- Abstract（参考訳）: ワクチン接種は依然として世界の公衆衛生の基盤となっているが、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、オンラインの誤報、政治的分極化、施設の信頼の低下が予防接種努力を損なう可能性があることを明らかにした。
社会プラットフォーム上でワクチンの言論を分析する以前の計算研究は、英語のデータ、特定のワクチン、あるいは短い時間窓に重点を置いており、ブラジルのような高影響で非英語の文脈における長期的ダイナミクスの理解を損なう。
ここでは、自己ラベルと自己学習を組み合わせて、140万近いコメントを分類する半教師付き姿勢検出フレームワークを活用する、ブラジルのYouTube上のワクチンに関する過去最大の縦断的研究について紹介する。
スタンスを時間的パターン、エンゲージメント指標、チャネル分類(レガシーメディア、サイエンスコミュニケータ、デジタルネイティブアウトレット)と組み合わせることで、ハイブリッドメディアエコシステム内での親ワクチンと反ワクチンの物語の進化と循環を図示する。
以上の結果から,半教師付き学習は,ブラジルの完全な接種スケジュール全体にわたる公衆の態度のきめ細やかな追跡を可能とし,姿勢分類の堅牢性を大幅に向上させることが示唆された。
疫学的危機、特にCOVID-19の間、偏光はスパイクするが、パンデミック後のワクチンや相互作用パターンによって断片化される。
特に、科学コミュニケーションとデジタルネイティブチャネルは、現代の健康コミュニケーションにおける構造的脆弱性を明らかにする、支持的および反対的エンゲージメントの第一の座として出現する。
そこで本稿では、公衆衛生機関、プラットフォームガバナンス、オンライン情報エコシステムに実用的な証拠を提供しながら、大規模スタンスモデリングのための計算手法を進歩させる。
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