Tracking Social Media Discourse About the COVID-19 Pandemic: Development of a Public Coronavirus Twitter Data Set
在撰写本文时，新型冠状病毒（COVID-19）大流行爆发已对全球许多国家的公民、资源和经济造成巨大压力。社交距离措施、旅行禁令、自我约束和企业关闭正在改变世界各地社会的结构。随着人们被迫离开公共场所，关于这些现象的许多讨论现在都发生在网上，例如，在Twitter等社交媒体平台上。在本文中，我们描述了自2020年1月22日以来我们一直在持续收集的多语言冠状病毒（COVID-19）Twitter数据集。我们正在向研究社区提供我们的数据集（https：//github.com/echen102/COVID-19-TweetIDs）。我们希望，我们的贡献将使在线对话动态的研究，在全球范围内的流行病爆发的前所未有的规模和影响的背景下。这个数据集还可以帮助追踪科学冠状病毒的错误信息和未经证实的谣言，或者使人们能够理解恐惧和恐慌--毫无疑问还有更多。最终，这一数据集可能有助于实现知情的解决方案，并制定有针对性的政策干预措施，以应对这场全球危机。
2020-06-02 cs.SI q-bio.PE
Visual Themes and Sentiment on Social Networks To Aid First Responders During Crisis Events
每当危机事件发生时，在线社交网络就会爆发出大量活动。作为这项活动的一部分生成的大多数内容是文本和图像的混合体，对于第一响应者识别感兴趣的流行话题和衡量公民的脉搏和情绪特别有用。虽然许多研究人员已经使用文本来识别，分析和衡量这些事件中的主题和公众情绪，但很少有工作探索以图像形式漂浮在网络上的视觉主题，以及由它们激发的情绪。鉴于视觉内容影响用户思想和情绪的潜力，我们进行了大规模分析，以比较2015年巴黎恐怖袭击期间Facebook上发布的图像和文本内容的流行主题和情绪。使用最先进的图像摘要技术，我们发现了多个视觉主题，这些主题在图像中很受欢迎，但无法通过文本识别。我们在流行的图像主题中发现了错误信息和虚假标记（阴谋）理论的实例，这些实例在用户生成的文本内容中并不突出，并且可能是第一响应者特别感兴趣的。我们的分析还显示，虽然袭击后发布的文本内容反映了负面情绪，但图像激发了积极情绪。据我们所知，这是第一次对危机事件期间发布在社交网络上的图像进行大规模研究。
2016-10-25 cs.SI
A Quantitative Portrait of Wikipedia's High-Tempo Collaborations during the 2020 Coronavirus Pandemic
2020年冠状病毒大流行是一场历史性的社会动荡，全球各地都感受到了重大影响。维基百科是一个免费提供的，同行制作的百科全书，具有非凡的能力，可以根据当前事件创建和修改内容。这项研究使用了134，337名编辑对4，238篇文章的973，940次修订，考察了2020年前五个月英文维基百科对冠状病毒大流行的反应动态，作为一个“定量肖像”，描述了三个分析层面的新兴合作行为：文章修订，编辑贡献和网络动态。在多个数据源、定量方法和分析层面上，我们发现了四个一致的主题，表征了维基百科独特的大规模、高节奏和临时的在线合作：外部事件作为活动的驱动力、活动的溢出效应、编辑参与的复杂模式以及未来的阴影。鉴于人们越来越担心在线社交平台管理用户行为和内容的能力，我们从维基百科的冠状病毒合作中发现了在危机期间提高社会技术系统弹性的影响。
2020-06-16 cs.CY cs.HC cs.SI
Studying Leaders & Their Concerns Using Online Social Media During The Times Of Crisis -- A COVID Case Study
在线社交媒体（OSM）已成为就广泛问题进行辩论的重要平台。即使是名人和公众人物也经常通过OSM平台分享他们对各种话题的看法。其中一个在Twitter上获得大量报道的主题是新型冠状病毒，正式名称为COVID-19，它已成为一种流行病，并引发了人类历史上的危机。在这项研究中，我们研究了三个月内的2900万条推文，以研究具有高度影响力的用户，我们称之为领导者。我们通过社交网络技术识别这些领导者，并使用文本分析来分析他们的推文。使用社区发现算法，我们将这些领导者分为四个集群：研究，新闻，健康和政治，每个集群包含个人用户或组织的Twitter句柄（帐户）。例如，在一个示例中，情绪分析表明：（i）所有群组在推文中表现出同等程度的恐惧;（ii）研究和新闻群组比其他群组表现出更多的悲伤;（iii）健康和政治群组试图赢得公众信任。根据文本分析，（i）研究集群更关注识别症状和疫苗接种的发展;（ii）新闻和政治集群最关注旅行。然后，我们表明，我们可以使用我们的研究结果，以96%AUC ROC的分数分类到集群的推文。
2021-05-27 cs.SI
Understanding Global Reaction to the Recent Outbreaks of COVID-19: Insights from Instagram Data Analysis
冠状病毒病，也称为COVID-19，是一种持续的严重急性呼吸系统综合征大流行病。疫情导致世界各地许多宗教、政治和文化活动取消。由于全球采取了前所未有的封锁措施，大量人被困在家中。本文通过Instagram平台上特定主题标签的分析镜头，考察了个人对病毒爆发的反应。分析Instagram帖子的目的是试图揭示个人在应对这场危机时使用视觉社交媒体的方式的共性。在收集数据之后，选择包含位置数据的帖子。这些数据的一部分是随机选择的，并分为五个不同的类别。我们执行几个手动分析，以深入了解我们收集的数据集。之后，我们使用ResNet-50卷积神经网络对与帖子相关的图像进行分类，并使用基于注意力的LSTM网络进行字幕分类。本文发现了一系列在全球危机时刻出现的社交媒体规范。所获得的结果表明，我们提出的方法可以用于自动化的情感分析的大众使用Instagram的数据。
2020-09-15 cs.SI
Understanding the Diverging User Trajectories in Highly-related Online Communities during the COVID-19 Pandemic
随着COVID-19大流行扰乱全球生活，相关在线社区如雨后春笋般涌现。特别是Reddit上出现了两个“新”社区，/r/China flu和/r/Coronavirus，从这场大流行一开始就致力于COVID相关的讨论。随着/r/Coronavirus成为Reddit上的官方社区，用户如何在这两个高度相关的社区之间做出选择仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们描述了从COVID-19开始到2020年9月底这两个社区的用户轨迹。我们发现，从1月到3月，/r/中国流感和/r/冠状病毒的新用户相似。此后，随着这一大流行病的继续发展，他们的分歧稳步扩大，这从语言距离和成员预测中可以看出。此外，从1月到3月开始使用/r/中国流感的用户更有可能离开，而那些在随后几个月开始使用的用户往往保持高度“忠诚”。为了理解这一差异，我们开发了一个移动分析框架，以了解这两个社区的成员变化，并确定在2月份转移到/r/Coronavirus的/r/China flu成员中有很大一部分（约50%）。根据用户以前活跃的其他子Reddit，这种移动是高度可预测的。我们的工作展示了两个高度相关的社区如何在危机中出现并发展自己的身份，并强调了现有社区在理解这种出现方面的重要作用。
2021-04-04 cs.CY cs.SI
Understanding Twitters behavior during the pandemic: Fake News and Fear
SARS-CoV-2新型冠状病毒（COVID-19）的爆发伴随着大量关于该病毒的误导性和虚假信息，特别是在社交媒体上。在疫情期间，社交媒体获得了特别的关注，因为它继续成为重要的沟通媒介。这使得在这些平台上传递的信息尤为重要。在我们的工作中，我们的目标是探索Twitter上传播的假新闻的百分比，同时衡量公众的情绪。我们进一步研究恐惧的情绪是如何在公众中存在的。除此之外，我们还将病毒每天的传播速度与Twitter上假新闻的传播速度进行了比较。我们的研究有助于建立Twitter和社交媒体在危机中的作用，更具体地说，是在危机管理中。
2022-02-10 cs.CY cs.SI
Battling the Coronavirus Infodemic Among Social Media Users in Kenya and Nigeria
该研究通过在肯尼亚和尼日利亚的 Facebook Messenger 实验发现，促使考虑信息准确性的助推措施可将 COVID-19 错误信息分享降低 4.9%，而平台常用的警告标签和相关文章建议无显著效果，为低成本改善线上信息质量提供了证据。
2023-09-15 cs.SI econ.GN q-fin.EC
Indian Premier League (IPL), Cricket, Online Social Media
最近，在线社交媒体在分享关于实时的事件的信息和意见方面发挥了关键作用。物理空间中的事件通过在线社交网络反映在数字世界中。在Twitter上，计算机科学社区已经广泛开展了基于事件的研究。在这份报告中，我们对Facebook和Twitter的一项名为印度超级联赛（IPL '13）的体育赛事进行了详细分析。IPL是印度最受欢迎的板球联赛，球员来自世界各地。我们分析了超过260万条推文和70万条Facebook帖子，包括时间活动，文本质量，用户地理位置以及联赛期间出现的定点丑闻。我们能够在团队的品牌价值和他们在Facebook和Twitter上的社交媒体上被谈论的程度之间得出强烈的相关性。对地理标记数据的分析显示，主要活动来自大都市郊区，但活动并不限于与每个团队地理相关的地区。我们提出了一种衰减计算方法，使用该方法，我们得出的活动在Twitter和Facebook上以非常相似的方式消失。这样的分析可以用于对事件建模并研究它们在社交网络中的渗透。我们分析了现场固定的文本，发现用户对有关比赛被固定的指控的反应是冷淡的。本报告中的完整分析对于研究涉及危机的事件或具有类似结构的政治重要性的事件特别有用。
2014-05-20 cs.SI physics.soc-ph
Online Networks of Support in Distressed Environments: Solidarity and Mobilization during the Russian Invasion of Ukraine
本研究分析俄乌冲突期间四大社交媒体及支持网站的6800万条帖子，探究在线支持网络的模式与互联性，揭示众包、众筹平台的动员作用，凸显社交媒体草根动员助力困境中在线支持的价值。
2023-10-04 cs.SI
Information Seeking Responses to News of Local COVID-19 Cases: Evidence from Internet Search Data
新型冠状病毒（COVID-19）爆发是一场全球性大流行病，在许多国家都有社区传播，包括美国，每个州都报告了确诊病例。这一流行病的进程将在很大程度上取决于政府如何及时制定政策，传播信息，最重要的是，公众如何对这些政策作出反应。在这里，我们研究了一个州对第一个COVID-19病例公告的信息寻求反应。通过使用事件研究框架，我们发现，这样的消息立即增加了集体对危机的关注，但注意力的提升是短暂的，即使最初的公告之后，越来越强有力的措施。我们发现，人们对本州首次报告COVID-19的反应是立即寻求有关COVID-19的信息，这是通过搜索冠状病毒、冠状病毒症状和洗手液来衡量的。另一方面，搜索关于社区级策略的信息（例如，隔离、学校关闭、检测）或个人健康策略（例如，口罩、杂货店送货、非处方药）似乎不会在首次报告后立即引发。这些结果令人鼓舞，因为我们的研究阶段相对较早，而且更详细的政策应对措施尚未成为公众讨论的一部分。进一步的分析将跟踪对随后的新闻流的反应的演变模式。
2020-04-06 cs.SI physics.soc-ph
Climate Action During COVID-19 Recovery and Beyond: A Twitter Text Mining Study
冠状病毒大流行造成了一场全球危机，促使立即采取大规模行动，包括经济关闭和流动限制。这些行动对经济造成了破坏性影响，但对环境产生了一些积极影响。随着世界从疫情中复苏，我们提出以下问题：在COVID-19复苏期间及之后，公众对气候行动的态度如何？我们通过分析Twitter社交媒体平台上的讨论来回答这个问题。我们发现，大多数讨论都支持气候行动，并指出在大流行应对过程中吸取的教训，这些教训可以影响未来的气候政策，尽管怀疑论者仍然存在。此外，疫情期间的气候行动（例如降低COVID-19在公共交通上传播的风险）引起了人们的担忧。
2021-05-25 cs.IR cs.SI
Exploring the Public Reaction to COVID-19 News on Social Media in Portugal
COVID-19疫情的爆发和扩散，以及随后的社交距离措施，对全球几乎所有公共和私人生活领域带来了巨大挑战。“呆在家里”运动促使新闻受众进入社交网络，而社交网络又成为接收和分享最新新闻以及公开表达对这一流行病的意见、关切和感受的最多产的领域。舆论是分析信息和事件如何影响人们生活的一个关键方面，研究表明，社交媒体数据可能有助于了解人们如何应对健康风险和社会危机，这是他们倾向于分享的感受，以及他们如何适应威胁几乎所有社会领域的不可预见的情况。本文件载列葡萄牙主要每日新闻媒体Sic Noticias于2020年1月至12月在Facebook上发布的61 532条新闻标题的社交媒体分析结果，重点关注问题关注周期及受众对COVID新闻爆发的情绪反应。这项工作增加了新兴的研究机构，研究公众对社交媒体数据上的冠状病毒大流行的反应。
2021-02-15 cs.SI
Fighting Disaster Misinformation in Latin America: The #19S Mexican Earthquake Case Study
社交媒体平台在自然灾害期间得到广泛使用。然而，大多数先前的工作缺乏对研究其在全球南方灾害期间的使用情况的关注，那里的互联网接入和社交媒体利用与发展中国家不同。在本文中，我们研究了社交媒体在2017年9月19日袭击墨西哥的7.1级地震（称为#19S地震）后的使用情况。我们对参与者如何在19 S事件后利用社交媒体平台进行了分析。我们的研究通过以下方式扩展了危机信息学的调查：1）研究参与者如何在全球南方国家的自然灾害发生后使用不同的社交媒体平台; 2）揭示个人如何开发自己的流程，使用实地公民方法来验证新闻报道; 3）揭示人们如何开发自己的机制来处理过时的信息。为此，我们调查了356人。此外，我们还分析了一个月的活动：Facebook（12，606条帖子），Twitter（2，909，109条推文），Slack（28，782条消息）和GitHub（2，602次提交）。这项工作提供了关于用户行为的多平台观点，以协调救灾工作，减少错误信息的传播，并处理过时的信息，这似乎对帮助救灾工作的协调和效率至关重要。最后，根据我们的研究结果，我们提出了技术设计建议，以提高危机应对工作中社交媒体使用的有效性，并减少错误信息在社交媒体平台上的传播。
2020-07-11 cs.HC cs.SI
Exploratory Analysis of a Social Media Network in Sri Lanka during the COVID-19 Virus Outbreak
在COVID-19大流行期间，全球人类生活的多个方面经历了前所未有的变化。在斯里兰卡，一个位于南亚的发展中国家，由于COVID-19病毒爆发的影响，可以观察到一系列事件。因此，斯里兰卡人民使用社交媒体来表达他们对这些事件和参与这些事件的人的意见，这是探索社会观念的理想途径。然而，这种行动的结果在某些时候是有害的。进行这项研究的目的是试图查明这种情况的原因，并查明斯里兰卡民众在这种危机事件中的行为。为了支持这项研究，从斯里兰卡最受欢迎的社交媒体平台Facebook手动收集了50个来源的观察结果以及相关帖子的数据。所审议的帖子持续到该国最初的重大病毒爆发后大约一个月，其中包含的内容甚至与病毒有模糊的关系。利用这些数据，进行了主题重要性和主题同现等多种形式的分析。调查结果强调，虽然可能有社会有害的想法共享，大多数职位点建设性和积极的想法，表明斯里兰卡社会促进整个文化和社会价值观的成功影响。
2020-06-17 cs.SI
CoronaVis: A Real-time COVID-19 Tweets Data Analyzer and Data Repository
由于数据和公共互动的性质，twitter在理解和模拟各种事件方面变得越来越有用。CoronaVis的目标是使用推文作为人们共享的信息，以可视化主题建模，研究主观性，并对COVID-19大流行期间的人类情绪进行建模。主要目的是探讨社会大众的心理和行为，以协助管理疫情持续期间的经济和社会危机及其后果。新型冠状病毒（COVID-19）大流行迫使人们留在家中，通过保持社交距离来减少病毒的传播。然而，社交媒体让人们在本地和全球保持联系。人们正在分享信息（例如个人观点、某些事实、新闻、状态等）在社交媒体平台上，这有助于了解当前流行病期间的各种公众行为，如情绪，情绪和流动性。在这项工作中，我们开发了一个实时应用程序来观察来自美国的COVID-19推文。在本文中，我们在一段时间内生成了各种数据分析，以研究主题，主观性和人类情感的变化。我们还分享了一个经过清理和处理的数据集，名为CoronaVis Twitter数据集（专注于美国），可在https://github.com/mykabir/COVID19上提供给研究社区。这将使社区能够找到更多有用的见解，并创建不同的应用程序和模型，以应对COVID-19大流行和未来的大流行。
2020-07-11 cs.SI
Is Twitter Enough? Investigating Situational Awareness in Social and Print Media during the Second COVID-19 Wave in India
这一流行病需要有效分配公共资源，并改变现有的社会职能方式。为了管理任何危机，政府和公共卫生研究人员利用他们所掌握的信息，以便做出明智的决策，也被定义为态势感知。利用社交媒体收集对情况的了解对于管理流行病起到了作用。之前的研究主要集中在Twitter、Reddit或Facebook等社交媒体平台上流行病危机期间的讨论，并开发NLP技术，从大量消息和帖子中过滤出相关讨论。社交媒体的使用随着互联网普及率和其他社会经济因素的变化而变化，这可能会导致分析不同地区讨论的差异。然而，无论地理位置如何，印刷媒体都是无处不在的信息源。此外，新闻文章中讨论的话题已经具有新闻价值，而在社交媒体上，新闻价值是技术社会过程的产物。为了发展这种根本性的差异，我们研究了印度第二次浪潮期间的Twitter数据，重点关注了六个具有不同宏观经济因素的高人口城市。通过定性和定量相结合的方法，我们进一步分析了同一时期的两家印度报纸，并比较了Twitter和报纸上的主题，以评估这些平台对COVID第二阶段的态势感知。我们的结论是，互联网普及率和GDP等因素在一个特定的城市影响的话语周围的情况更新社交媒体。因此，用从社交媒体提取的信息来扩充报纸上的信息，将为资源短缺的城市提供更全面的视角。
2022-11-29 cs.SI
Twitter conversations predict the daily confirmed COVID-19 cases
The University of Melbourne（墨尔本大学）
截至撰写本文时，COVID-19（2019冠状病毒病）已蔓延至220多个国家和地区。疫情爆发后，疫情的严重性使人们在社交媒体上更加活跃，特别是在Twitter和微博等微博平台上。几个月来，针对大流行的讨论一直在这些平台上保持趋势。先前的研究已经证实了这种社会产生的对话对危机事件的情景意识的贡献。对病例的早期预测对于当局估计应对病毒蔓延所需的资源需求至关重要。因此，本研究试图将公众话语的预测模型的设计，特别是针对陡峭的丘陵地区的一个正在进行的波。我们提出了一种基于主题的潜变量搜索方法，用于从公开的Twitter对话中设计预测模型。作为一个用例，我们对澳大利亚COVID-19日常病例和该国境内产生的Twitter对话实施了拟议的方法。实验结果：（i）显示Granger-导致每日COVID-19确诊病例的潜在社交媒体变量的存在，以及（ii）确认这些变量为预测模型提供了额外的预测能力。此外，结果表明，包含社交媒体变量比基线模型的RMSE提高了48.83- 51.38%。我们还向公众发布了大规模的COVID-19特定地理标记的全球推文数据集MegaGeoCOV，预计这种规模的地理标记数据将有助于通过其他空间和时间背景了解大流行病的对话动态。
2022-09-13 cs.CL cs.SI
Health, Psychosocial, and Social issues emanating from COVID-19 pandemic based on Social Media Comments using Natural Language Processing
Dalhousie University（达尔豪斯大学）；University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学）
COVID-19大流行已造成全球健康危机，影响人类生活的多个方面。在缺乏疫苗和抗病毒药物的情况下，已经实施了一些行为改变和政策措施，例如物理距离，以控制冠状病毒的传播。社交媒体数据可以揭示公众对全球各国政府和卫生机构如何处理大流行病的看法，以及这种疾病对人们的影响，无论他们的地理位置与阻碍或促进全球控制大流行病传播的各种因素一致。本文旨在利用社交媒体数据调查COVID-19大流行对全球人们的影响。我们应用自然语言处理和主题分析，利用社交媒体数据了解公众对COVID-19疫情的意见、体验和问题。首先，我们从Twitter、Facebook、YouTube和三个在线论坛收集了超过4700万条与COVID-19相关的评论。其次，我们执行数据预处理，包括应用NLP技术来清理和准备自动主题提取的数据。第三，我们应用上下文感知的NLP方法从超过100万条随机选择的评论中提取有意义的关键词或主题，并计算每个主题的情感得分，并使用基于词典的技术根据得分分配情感极性。第四，我们将相关主题归类为更广泛的主题。共出现34个负面主题，其中15个为公众视角的健康相关问题、心理社会问题及与COVID-19疫情相关的社会问题。此外，从我们的研究结果中还发现了20个积极的主题。最后，我们建议的干预措施，可以帮助解决基于积极的主题和其他补救的想法植根于研究的负面问题。
2020-07-23 cs.CL cs.IR cs.SI
