Sentiment Analysis of Covid-related Reddits
University of Ottawa（渥太华大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）
本文重点关注来自Reddit的r/Canada和r/UnitedKingdom子网站的Covid-19相关消息的情感分析。我们应用手动注释和三种机器学习算法来分析这些消息中传达的情感。我们使用VADER和TextBlob为机器学习实验标记消息。我们的研究结果表明，删除最短和最长的消息，提高了VADER和TextBlob协议的积极情绪和F分数的情绪分类的所有三种算法
2022-05-13 cs.CL cs.LG cs.SI
Public sentiment analysis and topic modeling regarding COVID-19 vaccines on the Reddit social media platform: A call to action for strengthening vaccine confidence
COVID-19大流行推动了历史上最快速的疫苗开发之一。然而，通过在线社交媒体传播的错误信息往往会导致疫苗的负面情绪和犹豫。为了调查社交媒体中与COVID-19疫苗相关的讨论，我们对2020年12月1日至2021年5月15日期间从13个关注COVID-19疫苗的Reddit社区收集的文本数据进行了情感分析和潜在狄利克雷分配主题建模。数据按月汇总和分析，以检测任何情绪和潜在主题的变化。ty分析表明，这些社区对疫苗相关讨论的积极情绪多于消极情绪，并且随着时间的推移保持不变。主题建模显示，社区成员主要关注副作用，而不是古怪的阴谋论。来自13个subreddit的Covid-19疫苗相关内容显示，这些社区表达的情绪总体上是积极多于消极的，自2020年12月以来没有发生有意义的变化。在整个LDA主题建模中检测到指示疫苗犹豫的关键词。关于疫苗的公众情绪和主题建模分析可以促进实施适当的信息传递、数字干预和新政策，以提高疫苗信心。
2021-08-22 cs.IR cs.SI
#Coronavirus or #Chinesevirus?!: Understanding the negative sentiment reflected in Tweets with racist hashtags across the development of COVID-19
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；IBM Research Australia（IBM澳大利亚研究院）
在全球爆发COVID-19的背景下，我们的研究丰富了关于社交媒体上出现的种族主义和仇外心理的讨论。通过从Twitter中提取的大数据，我们专注于分析带有种族主义标签的推文中反映的负面情绪，因为种族主义和仇外心理更有可能通过负面情绪传递。特别是，我们提出了一种基于阶段的方法，以捕捉负面情绪如何随着COVID-19的三个发展阶段而变化，在这三个阶段下，COVID-19从国内疫情转变为国际公共卫生紧急情况，后来又转变为全球大流行。在每个阶段，情感分析使我们能够识别带有种族主义标签的推文中的负面情绪，关键字提取允许发现这些推文表达负面情绪的主题。在这场人类公共健康危机下，这种基于阶段的方法使我们能够为制定针对特定阶段的干预策略提供政策建议，以更有效的方式打击社交媒体上的种族主义和仇外心理。
2020-05-17 cs.CL cs.SI
Twitter Sentiment Analysis of Covid Vacciness
Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学柯朗数学科学研究所）
针对社交媒体上新冠疫苗相关意见的排序与分类需求，本研究使用两种排序量表和自然语言处理技术，对Twitter推文进行情感分析，力求高准确率地归类用户对新冠疫苗的观点。
2023-11-08 cs.CL cs.IR cs.LG
Feeling Like It is Time to Reopen Now? COVID-19 New Normal Scenarios based on Reopening Sentiment Analytics
冠状病毒疫情带来复杂挑战及不利环境。这项研究发现了公众情绪中的问题社会经济后果的封锁，并探讨了随后的四个潜在的情绪相关的情况。COVID-19的严重性和残酷性导致了极端情绪的发展，以及情绪和心理健康的挑战。这项研究确定了情绪后果-极端恐惧，困惑和情绪波动的存在，以及信任和预期。为了有效地作出决定和制定政策，有必要衡量公众的主要情绪趋势。这项研究使用Twitter数据分析公众情绪，与COVID-19时间一致，以确定与推动“重新开放”经济相关的主要情绪趋势。目前的研究使用文本分析方法来分析公众情绪支持两个潜在的不同的情况下-提前开放和延迟开放，以及各自的后果。目前的研究结论的基础上，探索性的文本分析和文本数据可视化，从美国Twitter用户的推文数据显示更多的信任情绪支持，而不是恐惧，重新开放美国经济。通过额外的验证，这可能为州政府、联邦政府、企业和社会领导人提供一个宝贵的时间敏感的机会，引导国家进入一个成功的新常态的未来。
2020-05-22 cs.IR cs.SI
The relationship between sentiment score and COVID-19 cases in the United States
Illinois State University（伊利诺伊州立大学）
冠状病毒病（COVID-19）继续在全球造成破坏性影响。没有一个国家能够摆脱这一流行病带来的不确定性。与之相关的健康、社会和经济损失正在所有年龄、性别和种族的人中引起强烈的情绪和恐惧。自COVID-19疫情开始以来，许多人通过Twitter表达了他们对生活各个方面的感受和意见。在这项研究中，我们考虑了一个框架，用于从COVID-19相关推文中提取情感评分和意见。我们将用户情绪与美国各地的COVID-19病例联系起来，并调查特定COVID-19里程碑对公众情绪的影响。这项工作的结果可能有助于制定与大流行病有关的立法，作为科学工作的指南，并就与大流行病有关的核心问题向公众提供信息和教育。
2022-01-09 cs.CL cs.CY cs.SI
COVID-19 Public Opinion and Emotion Monitoring System Based on Time Series Thermal New Word Mining
School of Information and Communication Engineering, Hainan University（海南大学信息与通信工程学院）；School of Computer Science and Cyberspace Security, Hainan University（海南大学计算机与网络空间安全学院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；National University of Defense Technology（国防科技大学）；Department of Mathematics and Computer Science, Northeastern State University（东北州立大学数学与计算机科学系）
随着新型疫情的传播和发展，识别疫情在公众情绪中的变化趋势，具有重要的参考价值。我们设计并实现了基于时间序列热度新词挖掘的新冠疫情舆情监测系统。提出了一种新的基于网络话题时间爆炸的词结构发现方案和一种适用于COVID-19舆情环境的中文情感分析方法。建立“Scrapy-Redis-Bloomfilter”分布式爬虫框架进行数据采集。该系统可以根据评论判断评论者的积极和消极情绪，还可以反映出希望，快乐和沮丧等七种情绪的深度。最后，我们改进了该系统的情感判别模型，并将COVID-19相关评论的情感判别误差与嘉谷深度学习模型进行了比较。结果表明，该模型具有较好的泛化能力和较小的判别误差。我们设计了一个大数据可视化屏幕，可以清晰地显示公众情绪的变化趋势，各种情绪类别的占比，关键词，热门话题等，充分直观地反映民意的发展。
2020-05-23 cs.CL cs.IR cs.SI
Exploring celebrity influence on public attitude towards the COVID-19 pandemic: social media shared sentiment analysis
COVID-19疫情为健康传播带来新机遇，包括公众使用线上渠道表达健康相关情绪的增加。人们纷纷转向社交媒体网络分享与COVID-19疫情影响相关的情绪。在本文中，我们研究的作用，社会信息共享的人在公众眼中（即运动员，政治家，新闻人员），在确定整体公共话语方向。我们于二零二零年一月一日至二零二二年三月一日期间收集了约13，000，000条推文。使用微调的DistilRoBERTA模型计算每条推文的情绪，该模型用于比较与“公众眼中的人”同时出现的COVID-19疫苗相关推文（推文）。我们的研究结果表明，在2019冠状病毒病大流行的头两年，公众眼中的人物分享的信息中同时出现的情感内容的一致模式影响了公众舆论，并在很大程度上刺激了在线公共话语。我们证明，随着疫情的发展，公众在社交网络上的情绪受到公众眼中的人所共有的风险认知、政治意识形态和健康保护行为的影响，通常是负面的。
2023-02-23 cs.CL cs.IR cs.LG
Exploring the Emotional and Mental Well-Being of Individuals with Long COVID Through Twitter Analysis
BNU-HKBU United International College（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院）
本研究通过对 Twitter 内容进行分类、六种基本情绪检测和话题提取，分析长新冠患者的情绪与心理健康，发现负面情绪长期主导并在关键时期出现高峰。
2023-07-11 cs.CL cs.SI
COVID-19 sentiment analysis via deep learning during the rise of novel cases
University of New South Wales（新南威尔士大学）；Indian Institute of Technology Guwahati（印度理工学院古瓦哈提分校）
社会科学家和心理学家有兴趣了解人们在处理自然灾害，政治动荡和恐怖主义等灾难性事件时如何表达情感和情绪。COVID-19疫情是一场灾难性事件，引发了一系列心理问题，如社会急剧变化和缺乏就业导致的抑郁症。基于深度学习的语言模型的进步一直有希望用于使用来自推特等社交网络的数据进行情感分析。鉴于COVID-19大流行的情况，不同国家的高峰期不同，新病例的上升和下降会影响封锁，直接影响经济和就业。随着COVID-19病例的增加以及更严格的封锁，人们一直在社交媒体上表达他们的情绪。这可以提供对灾难性事件中人类心理的深刻理解。在本文中，我们提出了一个框架，该框架通过长短期记忆（LSTM）递归神经网络采用基于深度学习的语言模型，用于印度新型COVID-19病例上升期间的情感分析。该框架具有全局向量嵌入的LSTM语言模型和最先进的BERT语言模型。我们回顾了2020年选择性月份表达的情绪，涵盖了印度新病例的第一个主要高峰。我们的框架利用多标签情感分类，其中可以同时表达多个情感。我们的研究结果表明，在新型COVID-19病例上升期间，大多数推文都是积极的，乐观程度很高，推文数量在接近峰值时显著下降。这些预测总体上表明，尽管大多数人持乐观态度，但有相当一部分人对当局处理这一流行病的方式感到恼火。
2021-07-30 cs.CL cs.SI
Not cool, calm or collected: Using emotional language to detect COVID-19 misinformation
Dartmouth College（达特茅斯学院）
社交媒体平台（如推特）上的COVID-19错误信息对有效的流行病管理构成威胁。之前关于推文COVID-19错误信息的研究否定了twitter常见的语义特征的作用，例如充满激情的情绪。因此，我们提出了一种新的COVID-19错误信息模型，该模型使用推文情感编码器和COVID-19错误信息编码器来预测推文是否包含COVID-19错误信息。我们的情感编码器在一个新的注释数据集上进行了微调，我们的COVID-19错误信息编码器在COVID-HeRA数据集的一个子集上进行了微调。实验结果表明，优越的结果，使用情感和错误信息编码器的组合，而不是单独的错误信息分类器。此外，进行了广泛的结果分析，强调低质量的标签和不匹配的标签分布是我们研究的关键限制。
2023-03-27 cs.CL cs.LG cs.SI
TweetCOVID: A System for Analyzing Public Sentiments and Discussions about COVID-19 via Twitter Activities
COVID-19大流行对健康和经济造成广泛影响，影响到全球数百万人。为了更好地了解这些影响，我们推出了TweetCOVID系统，该系统能够使用公共推文了解公众对COVID-19疫情的反应，包括他们在不同时间段和地点的情绪、情感、感兴趣的话题和有争议的讨论。我们还提出了三个示例用例，说明了我们提出的TweetCOVID系统的有用性。
2021-03-02 cs.CY cs.IR cs.SI
Large language models for newspaper sentiment analysis during COVID-19: The Guardian
The Guardian（《卫报》）
本研究采用大型语言模型对《卫报》在COVID-19各阶段的报道进行情感分析，发现其负面情绪占主导，与社交媒体情感反映存在差异。
2025-04-27 cs.CL cs.SI
Covid-19 Public Sentiment Analysis for Indian Tweets Classification
PDPM Indian Institute of Information Technology, Design and Manufacturing, Jabalpur（PDPM印度信息技术、设计与制造学院（贾巴尔普尔））
本文针对印度新冠疫情相关推文，提出提取 Twitter 数据并进行情感分析的方法，以处理高度非结构化、异质化的观点信息并判断其积极、消极或中立倾向。
2023-08-01 cs.CL cs.SI
COVID-19 Public Sentiment Insights and Machine Learning for Tweets Classification
随着冠状病毒大流行，另一场危机以大规模恐惧和恐慌现象的形式表现出来，这是由不完整且往往不准确的信息所推动的。因此，非常需要解决和更好地了解COVID-19的信息危机，并衡量公众情绪，以便实施适当的信息传递和政策决策。在这篇研究文章中，我们使用冠状病毒特定的推文和R统计软件及其情感分析包来识别与大流行相关的公众情绪。我们通过必要的文本数据可视化支持的描述性文本分析，展示了随着COVID-19在美国接近峰值水平，恐惧情绪随时间推移的进展。此外，我们在文本分析的背景下提供了两种基本的机器学习（ML）分类方法的方法学概述，并比较了它们对不同长度的冠状病毒推文进行分类的有效性。我们观察到一个强大的分类准确率为91%的短推文，与朴素贝叶斯方法。我们还观察到，逻辑回归分类方法对较短的推文提供了74%的合理准确度，而这两种方法对较长的推文表现出相对较弱的性能。这项研究提供了对冠状病毒恐惧情绪进展的见解，并概述了相关的方法，影响，限制和机会。
2020-05-21 cs.IR cs.SI
Detecting Topic and Sentiment Dynamics Due to COVID-19 Pandemic Using Social Media
新型冠状病毒病（COVID-19）的爆发极大地影响了全球人们的日常生活。紧急措施和政策（例如，封锁、社交距离），以对抗这种高度传染性的疾病。然而，由于长期严格的社会隔离规定，人们的心理健康也面临风险。因此，在各种事件和主题中监测人们的心理健康对于政策制定者做出适当的决定是非常必要的。另一方面，社交媒体已被广泛用作人们发表和分享个人意见和感受的渠道。大规模的社交媒体帖子（例如，tweets）提供了一个理想的数据来源，以推断在这一大流行期间人们的心理健康状况。在这项工作中，我们提出了一个新的框架来分析由于COVID-19从大量的社交媒体帖子的主题和情绪动态。基于两周内收集的1300万条与COVID-19相关的推文，我们发现在研究期间，积极情绪的比例高于消极情绪。当放大到主题层面的分析时，我们发现COVID-19的不同方面一直在被讨论，并显示出类似的情绪极性。一些主题，如“保持安全的家”是主导与积极的情绪。其他人，如"人民死亡”，一贯表现出消极情绪。总的来说，该框架显示了深刻的研究结果的基础上分析的主题级的情绪动态。
2020-07-05 cs.CY cs.IR cs.SI
Influence of User Emotion on Information Propagation with Public Sentiment in the Chinese Sina-microblog
社交网络充斥着各种各样的情感信息，这些信息的传播有助于塑造公众情绪的发展。为了帮助设计有效的传播策略，在整个事件的发展，我们提出了一个基于情感的可识别转发免疫（E-SFI）传播动态模型，考虑到情感的类别为积极的，中性的和消极的和用户社区的情感选择，调查的信息传播过程中，导致公众情绪。基于模型的解析和数值分析表明，E-SFI模型中涉及的三种转发概率与实际事故情况一致，敏感性分析描述了影响用户群体情感选择的重要因素，为引导公众情绪的决策策略提供了支持。
2020-11-16 cs.SI
Examination of Community Sentiment Dynamics due to COVID-19 Pandemic: A Case Study from A State in Australia
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
2019新型冠状病毒病（COVID-19）的爆发对全球人民的日常生活造成了前所未有的影响。政府于疫情期间实施封锁及保持社交距离等多项措施及政策以对抗疾病。这些措施和政策以及病毒本身可能会对人们造成不同的心理健康问题，如抑郁、焦虑、悲伤等。在本文中，我们利用Twitter用户发布的大量文本数据，分析了在疫情期间居住在澳大利亚新南威尔士州（NSW）的人们的情绪动态。与现有的工作主要集中在国家层面和静态的情感分析不同，我们分析了在细粒度的地方政府领域（LGA）的情绪动态。根据对新南威尔士州不同地方政府机构约183，000名用户于五个月内发布的约9，400万条推文的分析，我们发现新南威尔士州的人们整体表现出积极的情感极性，而COVID-19疫情在疫情期间降低了整体积极的情感极性。对LGAs情绪的细粒度分析发现，尽管在研究期间大部分时间都是积极情绪占主导地位，但一些LGAs经历了从积极到消极的显着情绪变化。这项研究还分析了Twitter中热门话题所带来的情感动力，如政府政策（例如澳大利亚的JobKeeper计划，锁定，社交距离）以及重点社交活动（例如红宝石公主邮轮）。结果显示，政策及事件确实影响巿民的整体情绪，而政策及事件在不同阶段对巿民整体情绪的影响亦有所不同。
2021-07-24 cs.CL cs.SI
Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media
University of Manchester（曼彻斯特大学）
社交媒体是分析公众对COVID-19疫苗和各种品牌的态度的适当来源。然而，相关的研究很少。在这项研究中，我们收集了英国和美国居民在大流行期间从Twitter API发布的推文，并设计了实验来回答有关疫苗接种的三个主要问题。为了获得公民的主导情绪，我们使用VADER进行情感分析，并提出了一种新的方法，可以计算个人的影响力。这使我们能够在情感分析中更进一步，并解释数据变化中的一些波动。结果表明，名人可以引导社交媒体上疫苗接种进展的意见转变。此外，在高峰期，两国近40%的人口对COVID-19疫苗持消极态度。此外，我们还调查了人们对不同疫苗品牌的看法。我们发现辉瑞疫苗最受人们欢迎。通过应用情感分析工具，我们发现大多数人对大多数品牌生产的COVID-19疫苗持正面看法。最后，利用LDA模型进行了主题建模。我们发现两国居民都愿意分享他们对疫苗的看法和感受。接种疫苗后发生了几例死亡病例。由于这些负面事件，美国居民更加担心疫苗的副作用和安全性。
2021-06-08 cs.CL cs.SI
Why Do You Feel This Way? Summarizing Triggers of Emotions in Social Media Posts
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
COVID-19大流行等危机持续威胁着我们的世界，并以不同的方式在情感上影响着全球数十亿人。了解导致人们情绪的触发因素至关重要。社交媒体帖子可以成为此类分析的一个很好的来源，但这些文本往往充满了多种情绪，触发因素分散在多个句子中。本文从一个新的角度，即情感检测和触发摘要，旨在检测文本中的感知情感，并总结事件和他们的评价，触发每种情感。为了支持这一目标，我们引入了CovidET（Covid-19期间的情绪及其触发器），这是一个包含约1，900个与COVID-19相关的英语Reddit帖子的数据集，其中包含帖子中描述的感知情绪的手动注释和触发器的抽象摘要。我们开发强大的基线来共同检测情绪并总结情绪触发因素。我们的分析表明，CovidET在特定于情感的摘要以及长社交媒体帖子中的多情感检测方面提出了新的挑战。
2022-10-22 cs.CL cs.SI
Understanding Public Sentiments, Opinions and Topics about COVID-19 using Twitter
COVID-19疫情在全球造成广泛破坏。除了对健康和经济的影响外，由于为防治这一流行病而实施的许多限制，日常生活的压力持续不断，造成了巨大的情感损失。为了更好地了解COVID-19的影响，我们提出了一个框架，利用公众推文来获取不同地区和多个时间段的公众情绪、情感和讨论话题。我们使用这个框架研究和讨论与COVID-19相关的各种研究问题，即：（i）情绪/情绪在疫情期间如何变化？(ii)情绪/情感如何随着全球事件而变化？及（iii）在疫情期间，有哪些共同讨论的议题？
2020-12-05 cs.SI
Topic, Sentiment and Impact Analysis: COVID19 Information Seeking on Social Media
Queensland University of Technology（昆士兰科技大学）
当人们注意到一些不寻常的事情时，他们会在社交媒体上讨论。他们通过文字表达留下情感的痕迹。跨时间和空间系统地收集、分析和解释社交媒体数据，可以深入了解当地疫情、心理健康和社会问题。这种及时的见解有助于制定战略和资源，并作出适当和有效的反应。这项研究分析了与COVID 19相关的澳大利亚球体的大型时空推文数据集。该方法包括数量分析、动态主题建模、情感检测和语义品牌评分，以深入了解COVID 19大流行爆发以及澳大利亚不同州和城市随着时间的推移的公众讨论。所获得的见解与独立观察到的现象，如政府报告的实例进行比较。
2020-08-28 cs.IR cs.LG cs.SI
Deep Learning Reveals Patterns of Diverse and Changing Sentiments Towards COVID-19 Vaccines Based on 11 Million Tweets
Northwestern University（西北大学）；Feinberg School of Medicine（范伯格医学院）；Ann & Robert H. Lurie Children's Hospital of Chicago（芝加哥安与罗伯特·H·卢里儿童医院）；Northwestern Medicine（西北医学中心）
在撰写本报告时，已接种了超过120亿剂COVID-19疫苗。然而，公众对疫苗的看法一直很复杂。我们分析了与COVID-19疫苗相关的推文，以了解人们对COVID-19疫苗的看法。我们使用最先进的模型XLNet微调了一个深度学习分类器，以自动检测每条推文的情绪。我们采用有效的方法从用户简档中提取用户的种族或民族、性别、年龄和地理位置。通过分析多个数据来源，我们评估了亚群之间的情感模式，并将其与疫苗接种数据并列，以揭示其互动模式。分析了两年内与2，203，681名用户对应的11，211，672条COVID-19疫苗相关推文。用于情感分类的微调模型在测试集上的准确率为0.92。来自不同人口群体的用户对COVID-19疫苗的情绪表现出不同的模式。随着时间的推移，用户的情绪变得更加积极，我们观察到人口水平的疫苗摄取量随后上升。在积极情绪高涨的日期周围，我们发现了有关疫苗开发和分发的令人鼓舞的消息或事件。与一般人群的趋势相比，怀孕相关推文中的积极情绪表现出延迟模式，疫苗接种趋势推迟。各亚群之间的独特模式表明需要量身定制的策略。全球新闻和事件深刻地影响了用户在社交媒体上的想法。由于缺乏及时的建议，有其他问题的人群，如怀孕，表现出更大的犹豫。特征分析显示，不同亚群的犹豫源于临床试验逻辑、风险和并发症以及科学证据的紧迫性。
2022-07-05 cs.CL cs.LG cs.SI
Impact of the COVID-19 outbreak on Italy's country reputation and stock market performance: a sentiment analysis approach
University of Cagliari（卡利亚里大学）
在最近的2019冠状病毒病（COVID-19）爆发期间，微博服务Twitter被广泛用于分享对事件的意见和反应。意大利是最早受到疫情严重影响的欧洲国家之一，并建立了封锁和居家令，这可能导致国家声誉受损。我们借助情感分析来调查在COVID-19爆发前后Twitter上报道的关于意大利的意见变化。使用不同的基于词典的方法，我们找到了一个断点，该断点对应于意大利首例COVID-19确诊病例的日期，导致用作国家声誉代理的情绪评分发生相关变化。接下来，我们证明了意大利的情绪得分与FTSE-MIB指数（意大利证券交易所主要指数）的水平密切相关，因为它们可以作为FTSE-MIB价值变化的早期检测信号。最后，我们将推文进行基于内容的分类，分为正面和负面，并使用两个机器学习分类器来验证疫情爆发前后发布的推文的指定极性。
2021-03-13 cs.CL cs.LG cs.SI
COVID-19 Emotion Monitoring as a Tool to Increase Preparedness for Disease Outbreaks in Developing Regions
EAFIT university（EAFIT大学）
2019冠状病毒病大流行带来了许多挑战，从医院占用管理到锁定焦虑或抑郁等心理健康影响。在这项工作中，我们提出了一个解决方案，为后一个问题，通过开发一个Twitter的情绪监测系统的基础上，一个国家的最先进的自然语言处理模型。该系统监测城市账户以及政治家和卫生当局Twitter账户的六种不同情绪。通过匿名使用情绪监测器，卫生当局和私人健康保险公司可以制定策略来解决自杀和临床抑郁症等问题。为这样的任务选择的模型是在西班牙语语料库（BETO）上预训练的来自Transformers（BERT）的双向编码器表示。该模型在验证数据集上表现良好。该系统作为网络应用程序的一部分在线部署，用于哥伦比亚的COVID-19模拟和数据分析，可在https://epidemiologia-matematica.org上获得。
2020-12-17 cs.CL cs.SI
Public discourse and sentiment during the COVID-19 pandemic: using Latent Dirichlet Allocation for topic modeling on Twitter
University of Toronto（多伦多大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Chinese Academy of Sciences（中国科学院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
该研究旨在了解Twitter用户对COVID-19的话语和心理反应。我们使用机器学习技术分析了从2020年1月23日至3月7日收集的约190万条与冠状病毒相关的推文（用英语撰写）。报告共列出11个重要主题，并将其分为10个主题，包括“确诊病例的最新情况”、“与COVID-19相关的死亡”、“中国以外（全球）的病例”、“韩国COVID-19疫情”、“纽约疫情的早期迹象”、“钻石公主号邮轮”、“经济影响”、”预防措施”、“当局”和“供应链”。“结果并没有显示治疗和症状相关的信息是Twitter上的流行话题。情感分析显示，对冠状病毒未知性质的恐惧在所有话题中占主导地位。最后，本文还讨论了本研究的意义和局限性。
2020-07-08 cs.CL cs.CY cs.SI
BERT-Deep CNN: State-of-the-Art for Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets
University of Birjand（比尔詹德大学）；Dibrugarh University（迪布鲁加尔大学）；Fasa University（法萨大学）；Ferdowsi University of Mashhad（马什菲尔德大学）；Deakin University（迪肯大学）；Shahid Beheshti University（沙希德·贝赫什提大学）；Khulna University（库尔纳大学）
本文提出结合BERT与Deep CNN分析COVID-19推文情感，借助NLP和机器学习识别社会情绪趋势，并通过相关研究对比表明BERT优于其他深度模型。
2023-03-10 cs.CL cs.SI
Quantifying Public Response to COVID-19 Events: Introducing the Community Sentiment and Engagement Index
South Dakota School of Mines and Technology（南达科他矿业理工学院）；Emory University（埃默里大学）
本研究提出社区情感与参与度指数（CSEI），通过基于PCA的框架对多维度情感特征加权，精确捕捉公众对COVID-19重大事件的情感与参与度变化。
2024-12-22 cs.AI cs.CL cs.CY
Twitter and Census Data Analytics to Explore Socioeconomic Factors for Post-COVID-19 Reopening Sentiment
调查和分类的社交媒体用户对一个项目，情况和系统的情绪是研究人员非常流行的。然而，他们很少讨论这种情绪的潜在社会经济因素。本研究旨在探讨在2019冠状病毒病全球危机下，美国人民对重新开放经济的正面及负面情绪的相关因素。它考虑了情况的不确定性（即，由于封锁政策，工作和旅行模式发生变化）、经济衰退和相关创伤以及抑郁等情绪因素。为了了解人们对经济重新开放的情绪，我们收集了代表美国华盛顿特区等51个州的Twitter数据。我们收集了全州人民的社会经济特征、建筑环境数据以及COVID-19相关病例的数量，并将其与Twitter数据整合在一起进行分析。二元logit模型被用来确定影响人们积极或消极情绪的因素。logit模型的结果表明，家庭户、低教育水平的人、劳动力、低收入的人和房租较高的人对经济重新开放更感兴趣。相比之下，成员人数多、收入高的家庭对重新开放经济不太感兴趣。该模型可以正确分类56.18%的情感。Pearson卡方检验表明，总体而言，该模型具有较高的拟合优度。这项研究为决策者提供了一个明确的指示，向他们分配资源，以及他们可以采取哪些政策选择，以改善人民的社会经济状况，减轻流行病在当前和未来的影响。
2020-06-30 cs.IR cs.SI
Fine-tuned Sentiment Analysis of COVID-19 Vaccine-Related Social Media Data: Comparative Study
Bredesen Center for Interdisciplinary Research and Graduate Education, University of Tennessee at Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校布雷德森跨学科研究与研究生教育中心）；Center for Biomedical Informatics, Department of Pediatrics, College of Medicine, University of Tennessee Health Science Center（田纳西大学健康科学中心医学院儿科系生物医学信息学中心）；Hubert Department of Global Health, Rollins School of Public Health, Emory University（埃默里大学罗林斯公共卫生学院休伯特全球卫生系）
这项研究调查并比较了2020年1月1日至2022年3月1日期间在Reddit和Twitter两个流行社交媒体平台上表达的与COVID-19疫苗相关的公众情绪。为了完成这项任务，我们创建了一个微调的DistilRoBERTA模型来预测大约950万条推文和7万条Reddit评论的情绪。为了微调我们的模型，我们的团队手动标记了3600条推文的情绪，然后通过反向翻译的方法增强了我们的数据集。然后，使用Python和Huggingface情感分析管道，使用我们的微调模型对每个社交媒体平台的文本情感进行分类。我们的研究结果表明，Twitter上表达的平均情绪是消极的（52%是积极的）而不是积极的，Reddit上表达的情绪是积极的而不是消极的（53%是积极的）。尽管发现这些社交媒体平台的平均情绪各不相同，但两者都表现出与疫情期间疫苗相关关键发展中的情绪相关的类似行为。考虑到在社交媒体平台上表现出的这种类似的情绪趋势，Twitter和Reddit仍然是公共卫生官员可以利用的宝贵数据来源，以加强疫苗信心和打击错误信息。由于错误信息的传播造成了一系列心理和社会心理风险（焦虑、恐惧等），迫切需要了解公众对共同谎言的看法和态度。针对人口表达的情绪，促进数字扫盲，健康信息寻求行为和精准健康促进的全面教育提供系统可以帮助澄清这些错误信息。
2022-10-17 cs.CL cs.SI
Mapping the Technological Future: A Topic, Sentiment, and Emotion Analysis in Social Media Discourse
本研究利用BERTopic建模和情感分析处理150万条推文，揭示了关键意见领袖在技术不确定性中通过积极预期话语塑造未来愿景的重要作用。
2024-07-20 cs.AI cs.CL cs.SI
Text mining and sentiment analysis of COVID-19 tweets
引起COVID-19疾病的人类严重急性呼吸道综合征冠状病毒2（SARS-Cov-2）继续在全球蔓延。它不仅威胁着公共卫生和全球经济，而且还威胁着心理健康和情绪。尽管COVID-19疫情的影响已被广泛研究，但有关民众情绪反应的讨论相对较少。在这篇文章中，我们在微博平台Twitter上抓取了与COVID-19相关的推文，并检查了2020年2月24日至2020年10月14日在四个加拿大城市（多伦多，蒙特利尔，温哥华和卡尔加里）和四个美国城市（纽约，洛杉矶，芝加哥和西雅图）的推文。应用Vader和NRC方法，我们评估了情绪强度分数，并将大流行不同时期的信息可视化。我们计算了关于口罩、疫苗和封锁这三项防疫措施的推文的情绪得分，以供比较。加拿大四个城市的结果与美国四个城市进行了比较。我们通过将回声状态网络方法与收敛交叉映射相结合，研究了感染病例、推文活动和COVID-19相关推文的情感得分之间的因果关系。我们的分析显示，公众对COVID-19的情绪在不同时间段和地点有所不同。总体而言，人们对COVID-19和口罩持积极态度，但对疫苗和封锁的话题持消极态度。因果推断表明，情绪影响人们在Twitter上的活动，这也与每日感染人数相关。
2021-06-26 cs.SI stat.AP
Covid-19 Discourse on Twitter: How the Topics, Sentiments, Subjectivity, and Figurative Frames Changed Over Time
University College Dublin（都柏林大学学院）
我们在社交媒体上谈论当前流行病危机时使用的词汇，可以让我们了解我们是如何对这一流行病进行概念化的，以及我们是如何对其发展作出反应的。本文提供了一个广泛的探索性分析，以了解Twitter上关于新冠肺炎的话语是如何随着时间的推移而变化的，重点是这场大流行的第一波。基于广泛的推文语料库（产生于2020年3月20日至7月1日之间），我们首先使用主题建模展示了与疫情发展相关的主题如何随时间变化。其次，我们展示了在推文中使用的语言的情感极性如何从第一次锁定期间相对积极的效价变化到与重新开放相对应的更消极的效价。第三，我们展示了推文的平均主观性是如何线性增加的，第四，当真正的骚乱和打斗进入话语时，WAR的流行和常用的比喻框架是如何变化的。
2021-03-16 cs.CL cs.SI
SenWave: Monitoring the Global Sentiments under the COVID-19 Pandemic
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学）
自世界卫生组织发出首次警报（二零二零年一月五日）以来，COVID-19已蔓延至超过180个国家及地区。截至2020年6月18日，目前共有超过8，400，000例病例和超过450，000例相关死亡。这导致全球经济和就业岗位的巨大损失，并限制了全球约58%的人口。在本文中，我们介绍了SenWave，这是一项新颖的情感分析工作，使用收集的1.05亿多条推文和微博消息来评估COVID-19大流行期间全球情绪的起伏。为了对我们面对这场全球健康危机时的感受进行细致的分析，我们将10000条英语推文和10000条阿拉伯语推文分为10类，包括乐观，感谢，同情，悲观，焦虑，悲伤，烦恼，否认，官方报告和开玩笑。然后，我们利用一个集成的Transformer框架，称为simpleTransformer，进行多标签情感分类微调预训练的语言模型的标记数据。同时，为了进行更完整的分析，我们还将带注释的英语推文翻译成不同的语言（西班牙语，意大利语和法语），以生成用于构建这些语言的情感分析模型的训练数据。因此，SenWave揭示了疫情蔓延后，全球六种不同语言（包括英语、西班牙语、法语、意大利语、阿拉伯语和中文）对COVID-19的看法。随着时间的推移，所有国家的对话都呈现出非常相似的快速上升和缓慢下降的模式，在群体免疫战略等特殊主题上也是如此，全球对话对此反应强烈。总体而言，SenWave显示乐观和积极的情绪随着…
2020-06-18 cs.IR cs.LG cs.SI
Women worry about family, men about the economy: Gender differences in emotional responses to COVID-19
University College London（伦敦大学学院）
2019冠状病毒病大流行的关键挑战之一是应对对人们心理健康的潜在不利影响。设计适当的干预措施并确定风险最高者的担忧需要能够从文本数据中提取担忧，担忧和情绪反应的方法。我们研究了性别差异和文件长度对持续的COVID-19状况的担忧的影响。我们的研究结果表明，i）短文本不像长文本那样提供足够的心理过程见解。我们进一步发现ii）显着的性别差异的主题有关的情绪反应。女性更担心自己所爱的人和严重的健康问题，而男性则更担心对经济和社会的影响。本文增加了对其他地方发现的语言中一般性别差异的理解，并表明当前的独特环境可能放大了这些影响。由于推文大小的数据的限制，我们呼吁更多高质量的数据集来结束本文。
2020-07-29 cs.CL cs.SI
Addressing machine learning concept drift reveals declining vaccine sentiment during the COVID-19 pandemic
Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
社交媒体分析已成为近实时评估各种主题（包括健康问题）公众舆论的常用方法。社交媒体帖子数量的增长导致现代机器学习方法在自然语言处理中的使用增加。虽然社交媒体的快速动态可以快速捕捉潜在趋势，但它也带来了一个技术问题：过去在注释数据上训练的算法在应用于当代数据时可能表现不佳。这种现象被称为概念漂移，当感兴趣的主题本身或讨论主题的方式发生快速变化时，这种现象可能特别有问题。在这里，我们通过关注Twitter上表达的疫苗情绪来探索机器学习概念漂移的影响，这是一个非常重要的话题，特别是在COVID-19大流行期间。我们发现，尽管疫苗情绪在2020年COVID-19大流行期间大幅下降，但由于概念漂移，根据大流行前数据训练的算法在很大程度上会错过这种下降。我们的研究结果表明，社交媒体分析系统必须以持续的方式解决概念漂移问题，以避免数据系统性错误分类的风险，这在危机期间基础数据可能突然快速变化时尤其可能。
2020-12-07 cs.CL cs.SI
CML-COVID: A Large-Scale COVID-19 Twitter Dataset with Latent Topics, Sentiment and Location Information
作为一个平台，Twitter一直是讨论COVID-19疫情的重要公共空间。Twitter等公共社交媒体平台是参与大流行病的重要网站，这些数据可供研究团队用于社会、健康和其他研究。了解公众对COVID-19的看法以及信息如何在社交媒体上传播对政府和研究机构非常重要。Twitter是一个无处不在的公共平台，因此在了解公众对COVID-19的看法、行为和态度方面具有巨大的效用。在这项研究中，我们展示了CML-COVID，这是一个COVID-19 Twitter数据集，包含来自5，977，653个独立个体的19，298，967百万条推文，并总结了这些数据的一些属性。这些推文是在2020年3月至2020年7月期间使用与COVID-19相关的冠状病毒、COVID和口罩等查询词收集的。我们使用主题建模、情感分析和描述性统计来描述我们收集的与COVID-19相关的推文以及推文的地理位置（如有）。我们提供有关如何访问我们的tweet数据集的信息（使用twarc存档）。
2021-01-28 cs.CY cs.HC cs.SI
TBCOV: Two Billion Multilingual COVID-19 Tweets with Sentiment, Entity, Geo, and Gender Labels
Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
本文构建TBCOV大规模多语言COVID-19推文数据集，利用深度学习标注情感、实体、用户与性别，并提出地理标记方法以支持疫情舆情与现实问题分析。
2021-10-04 cs.CL cs.SI
Using LLMs to Infer Non-Binary COVID-19 Sentiments of Chinese Micro-bloggers
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
本文利用 Llama 3 8B 对 Weibo 在 COVID-19 前、暴发及防控早期的帖子进行正面、负面、讽刺和中性四分类，以揭示公共卫生危机中社会情感动态。
2025-01-09 cs.LG cs.SI
Artificial Intelligence for Emotion-Semantic Trending and People Emotion Detection During COVID-19 Social Isolation
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）
利用社交媒体平台，如Twitter，本文提供了一个有效的框架，情绪检测被隔离的人。早期发现情绪感受及其趋势有助于实施及时的干预策略。鉴于隔离期间对早期情绪变化迹象的医学诊断存在局限性，人工智能模型在发现早期迹象、症状和升级趋势方面提供了有效机制。本文提出的方法的新颖性是文本数据处理的多任务方法框架，其基于Plutchik/Ekman的情感检测和趋势检测方法被实现为用于有意义的情感检测和分析的流水线。我们提出了一个评估的框架和试点系统。结果证实了所提出的框架对COVID-19推文的主题趋势和情感检测的有效性。我们的研究结果显示，呆在家里的限制导致人们在Twitter上表达消极和积极的情感语义。与呆在家里有关的安全问题的语义趋势在28天内迅速下降，与朋友死亡和隔离生活有关的负面情绪在某些日子里增加。这些发现有可能通过监测被隔离者的情绪变化趋势来影响公共卫生政策决策。这里提出的框架有潜力，以协助在这种监测作为一个在线的情绪检测工具包。
2021-01-16 cs.AI cs.IR cs.SI
Sensing the Pulse of the Pandemic: Geovisualizing the Demographic Disparities of Public Sentiment toward COVID-19 through Social Media
本研究利用2020-2021年美国Twitter数据，提出人口统计学调整情绪（SAD）指数以缓解社交媒体分析中的人口偏差，揭示不同群体对COVID-19情绪的时空差异及各州情绪分布。
2023-08-02 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Five Years of COVID-19 Discourse on Instagram: A Labeled Instagram Dataset of Over Half a Million Posts for Multilingual Sentiment Analysis
South Dakota School of Mines and Technology（南达科他矿业理工学院）
本文构建了包含50万余条多语言Instagram帖子的COVID-19数据集，进行了多语言情感分析，揭示了2020至2024年间的情感趋势变化及不同语言间的情感分布差异。
2024-10-16 cs.AI cs.CL cs.CY
Global Sentiment Analysis Of COVID-19 Tweets Over Time
PES University（PES大学）
冠状病毒大流行影响了正常的生活。世界各地的人们都在社交媒体上表达他们对这一风暴席卷世界的现象的看法和普遍情绪。社交网站Twitter显示，在很短的时间内，与新型冠状病毒相关的推文出现了前所未有的增长。本文介绍了冠状病毒相关推文的全球情感分析，以及不同国家的人们的情绪如何随时间发生变化。此外，为了确定冠状病毒对日常生活的影响，我们收集了与在家工作（WFH）和在线学习相关的推文，并观察了情绪随时间的变化。此外，各种机器学习模型，如长短期记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN），实现了情感分类，并确定其准确性。还对一个数据集进行了探索性数据分析，该数据集提供了一些受影响最严重的国家每天确诊病例数的信息，以比较自此次大流行开始至2020年6月的情绪变化与病例变化。
2020-11-10 cs.CL cs.LG cs.SI
Moral Emotions Shape the Virality of COVID-19 Misinformation on Social Media
虽然虚假谣言对成功战胜COVID-19大流行构成威胁，但对谣言如何在在线社交网络中传播的理解-即使是在非危机情况下-仍处于起步阶段。在这里，我们分析了一个由来自Twitter的COVID-19谣言级联组成的大样本，这些谣言已经过第三方组织的事实核查。该数据包括N= 10，610个谣言级联，已被转发超过2400万次。我们调查了COVID-19错误信息是否比真相传播得更快，以及真假谣言传播的差异是否可以用它们所携带的道德情感来解释。我们观察到，平均而言，COVID-19错误信息比真实信息更容易传播。然而，真实性效应受到道德情感的调节：如果源推文嵌入大量谴责他人的情感词，则虚假谣言比真相更具病毒性，而更多的自我意识情感词则与较少的病毒性传播有关。这种影响对于健康错误信息和虚假政治谣言都很明显。这些发现提供了关于真实与虚假谣言如何传播的见解，并强调了在社交媒体内容中考虑道德情感家族情绪的重要性。
2022-02-08 cs.CY cs.SI
Faces Speak Louder Than Words: Emotions Versus Textual Sentiment in the 2024 USA Presidential Election
本研究通过分析2024年美国总统大选期间的Instagram帖子，比较面部表情与文本情感，发现两者一致，且面部表情在政治事件中提供额外信息，并揭示了党派利用情绪的策略。
2025-03-25 cs.SI
Cross-language sentiment analysis of European Twitter messages duringthe COVID-19 pandemic
在危机期间，社交媒体数据可能是一个非常重要的信息来源。用户生成的信息为我们提供了一个了解人们在这段时间的想法的窗口，让我们了解他们的情绪和观点。由于此类信息数量巨大，因此有可能对整个人口的发展情况进行大规模分析。在本文中，我们分析了在欧洲COVID-19大流行的头几个月收集的Twitter消息（推文）的情绪。这是用神经网络实现的，用于使用多语言句子嵌入的情感分析。我们将结果按来源国分开，并将其时间发展与这些国家的事件相关联。这使我们能够研究情境对人们情绪的影响。例如，我们看到，几乎所有接受调查的国家都宣布封锁与情绪恶化相关，并在短时间内恢复。
2020-08-27 cs.SI stat.ML
Your Tweets Matter: How Social Media Sentiments Associate with COVID-19 Vaccination Rates in the US
目的：该研究旨在研究社交媒体对COVID-19疫苗接种的情绪与美国疫苗接种率的影响之间的关联，以及导致COVID-19疫苗犹豫的其他因素。方法：本研究使用的数据集包括2021年1月4日至5月11日在美国境内发布的实时收集的疫苗相关英语推文，以及州一级的健康素养（HL），社会脆弱性指数（SVI）和疫苗接种率。结果如下：这项研究的结果表明，推文的情绪与美国的疫苗接种率之间存在显着相关性。结果还表明，HL和SVI之间存在显著的负相关性，并且国家人口统计学与HL和SVI相关。讨论内容：社交媒体活动提供了有关疫苗接种的公众意见的见解，并有助于确定所需的公共卫生干预措施，以提高美国的疫苗接种率。结论：作为疫苗接种运动的一部分，在公共卫生干预措施中需要考虑卫生知识、社会脆弱性指数和监测社交媒体情绪。
2022-01-20 cs.SI stat.AP
Linking Opinion Dynamics and Emotional Expression in Online Communities: A Case Study of COVID-19 Vaccination Discourse in Japan
School of Computing Institute of Science Tokyo（东京科学大学计算学院）
本研究通过分析日本新冠疫苗讨论中的情绪动态，揭示了集体情绪、社区归属和个体情绪变化对疫苗接种意见形成的影响。
2025-11-26 cs.SI
Cross-Cultural Polarity and Emotion Detection Using Sentiment Analysis and Deep Learning -- a Case Study on COVID-19
Norwegian University of Science & Technology（挪威科技大学）；Sukkur IBA University（苏库尔IBA大学）；Linnaeus University（林奈大学）
不同的文化如何对危机作出反应和回应，是一个社会的规范和与危机作斗争的政治意愿的主要内容。通常情况下，所做的决定是由事件、社会压力或时间的需要所必需的，这可能不代表国家的意志。虽然有些人对此感到满意，但其他人可能会表示不满。冠状病毒（COVID-19）给各国政府的决策带来了类似的情绪。过去数月，社交媒体上充斥着对COVID-19、疫情、封锁、标签的正面和负面情绪的帖子。尽管地理位置接近，但许多邻国的反应却各不相同。例如，丹麦和瑞典有许多相似之处，但在各自政府所作的决定上却大相径庭。然而，他们国家的支持大多是一致的，不像南亚邻国，人们表现出了很多焦虑和不满。这项研究旨在利用自然语言处理（NLP）和深度学习技术检测和分析Twitter帖子在疫情初期和封锁期间表现出的情绪极性和情绪。深度长短期记忆（LSTM）模型用于从提取的推文中估计情感极性和情感，已经过训练，以在sentiment 140数据集上达到最先进的准确性。表情符号的使用展示了一种独特而新颖的方法，可以在从Twitter提取的推文上验证监督深度学习模型。
2020-08-23 cs.CL cs.CY cs.LG
Psychometric Analysis and Coupling of Emotions Between State Bulletins and Twitter in India during COVID-19 Infodemic
Indraprastha Institute Information Technology, Delhi（德里英德拉普拉斯塔信息技术学院）；Guru Nanak Dev University, Amritsar（阿姆利则古鲁那纳克德夫大学）
2019冠状病毒病的信息传播速度超过了疫情本身。信息流行浪潮中的错误信息对人民的健康和治理系统构成了重大威胁。由于社交媒体是最大的信息来源，因此管理信息流行病不仅需要减少错误信息，还需要及早了解由此产生的心理模式。在COVID-19危机期间，自2020年3月6日以来，仅Twitter一家公司的策划活动页面的使用量就急剧增加了45%，其直接消息的使用量也增加了30%。在这项研究中，我们分析了印度国家和邦一级COVID-19信息流行病与COVID-19相关官方公报的心理测量影响和耦合。我们用心理语言学的视角来看待这两个来源，并量化了两者之间的程度和耦合。我们修改了path，这是一个基于深度skip-gram的开源词典构建器，可以有效地捕捉与健康相关的情绪。然后，我们能够在社交媒体和官方公告中捕捉与健康相关的情绪的时间演变。使用格兰杰因果关系对从官方公告和社交媒体中提取的情绪时间序列之间的领先滞后关系进行分析表明，国家公告在医疗紧急情况等某些情绪方面领先于社交媒体。进一步的见解，是潜在的相关的政策制定者和积极从事减轻错误信息的传播者也进行了讨论。我们的论文还介绍了CoronaIndiaDataset 2，这是印度第一个基于社交媒体的国家和州级COVID-19数据集，拥有超过560万条国家和260万条州级推文。最后，我们将我们的研究结果作为COVibes，这是一个交互式网络应用程序，可以在…
2020-05-13 cs.CL cs.CY cs.SI
User Behavior Discovery in the COVID-19 Era through the Sentiment Analysis of User Tweet Texts
冠状病毒病（COVID-19）爆发于二零二零年三月被宣布为大流行，自此对生活的各个方面产生重大影响。虽然我们生活在一个信息时代，但我们没有关于这种疾病的准确信息。在线社交网络（OSN）在社会中发挥着至关重要的作用，特别是那些不信任政府的人往往会对社交网络形成的证据更有信心。OSN在COVID-19时代的优势显而易见。例如，社交媒体使人们能够相互联系，而不需要现实世界中的面对面社交互动。在缺乏世界领导力的情况下，社交媒体网络也发挥了集体智慧的作用。因此，在本研究中，考虑到OSN中的信息扩散现象，我们重点关注COVID-19对用户情绪的影响，并通过挖掘和分析OSN数据来展示疫情初期的用户行为趋势。此外，我们提出了一个数据驱动的模型来展示用户情绪如何在一段时间内变化，以及OSN如何帮助我们获得用户行为的信息，这对于准确预测未来行为非常重要。为此，本研究使用有关COVID-19的推文文本和相关网络结构来提取重要特征，然后提出一个模型，试图提供当前和未来状况的更全面的真实情况。
2021-04-18 cs.SI
Sentiment Analysis and Text Analysis of the Public Discourse on Twitter about COVID-19 and MPox
Emory University（埃默里大学）
针对现有研究未同时分析COVID-19与MPox相关推文的空白，本研究对6万余条同时涉及二者的推特开展情感与文本分析，得出情感分布、热门话题标签与高频词等结果，并验证了研究的创新性。
2023-12-17 cs.AI cs.CL cs.LG
Emotion Alignment: Discovering the Gap Between Social Media and Real-World Sentiments in Persian Tweets and Images
Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology（计算机工程系，谢赫拉兹大学）
本研究通过分析X上波斯社区的推文和图像，设计流程比较现实与社交媒体情感，发现推文对齐度75.88%，图像仅28.67%，揭示两者间显著情感差距。
2025-04-20 cs.HC cs.LG cs.SI
The Language of Influence: Sentiment, Emotion, and Hate Speech in State Sponsored Influence Operations
本文基于 Twitter 公开数据分析了中、伊、俄三国 200 万条国家关联账户推文，揭示三国舆论影响行动在情感、情绪和辱骂性语言上的差异化策略，阐明国家行为者如何通过定制化内容实现地缘政治目标。
2025-07-18 cs.SI
