論文の概要: Leveraging Social Media Data for COVID-19 Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10459v1
- Date: Tue, 09 Jun 2026 06:14:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.346443
- Title: Leveraging Social Media Data for COVID-19 Studies
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス研究のためのソーシャルメディアデータの活用
- Authors: Nur Hafieza Ismail, Nur Shazwani Kamarudin, Nurol Husna Che Rose,
- Abstract要約: ソーシャルメディアは、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する最新のニュースや情報を入手するのに最も利用されているプラットフォームの一つだ。
この章では、ユーザ開示で表現された言語的、視覚的、感情的な指標について記述する。
この章では、使用されているソーシャルメディアデータを分類し、異なるデプロイされた機械学習、フィーチャーエンジニアリング、自然言語処理、サーベイ手法を導入している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Nowadays, social media networks have become widely preferred sources of information. Especially during the time of the Coronavirus disease 2019 COVID 19 pandemic, social media has been one of the most used platforms to get the latest news and information related to COVID 19. Social media are popular because they offer free access to their registered users and allow them to do posting, disseminate information, and respond to others postings. With almost 4.6 billion social media users worldwide, it is not surprising the significant amount of information shared through these platforms could affect how people perceive and cope with the pandemic that we are facing right now. With decent use, social media can be a beneficial digital tool to spread reliable news and public awareness for patients, clinicians, and society. Specifically, this chapter describes linguistic, visual, and emotional indicators expressed in user disclosures. Thus, in this chapter, the related studies of social media platforms usage during the COVID 19 pandemic are explored and discussed in detail. This chapter also categorizes social media data used, introduces different deployed machine learning, feature engineering, natural language processing, and survey methods, and outlines directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 今日では、ソーシャルメディアネットワークは情報ソースとして広く好まれている。
特に新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが流行した2019年、ソーシャルメディアは新型コロナウイルスに関する最新の情報と情報を入手するための最もよく使われるプラットフォームの1つだった。
ソーシャルメディアは、登録ユーザーへの無料アクセスを提供し、投稿、情報の拡散、他の投稿への応答を可能にすることで人気がある。
全世界で約46億人のソーシャルメディアユーザーがいる中、これらのプラットフォームを通じて共有される膨大な情報が、現在直面しているパンデミックに対する人々の認識と対処方法に影響を与えることは、驚くにあたらない。
適切な利用によって、ソーシャルメディアは、信頼できるニュースや、患者、臨床医、社会に対する大衆の意識を広めるための有益なデジタルツールとなり得る。
特に、この章では、ユーザ開示で表現された言語的、視覚的、感情的な指標について記述している。
そこで本章では、新型コロナウイルスのパンデミックにおけるソーシャルメディアプラットフォームの利用に関する関連研究について、詳しく検討し、議論する。
この章は、使用されるソーシャルメディアデータを分類し、異なるデプロイされた機械学習、特徴工学、自然言語処理、調査方法を導入し、将来の研究の方向性を概説する。
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