What Types of COVID-19 Conspiracies are Populated by Twitter Bots?
由于应对新型冠状病毒（COVID-19）大流行的遏制措施，人们搬出了物理公共场所，在线平台成为了解社交讨论的更重要工具。研究社交媒体可以提供信息，以评估我们如何共同应对这场前所未有的全球危机。然而，社交媒体平台也充斥着机器人，自动账户可以放大某些讨论主题，而牺牲其他主题。在这篇论文中，我们研究了4330万条关于COVID-19的英文推文，并提供了在美国使用机器人推动政治阴谋的早期证据，这与关注公共卫生问题的人类形成了鲜明对比。
2020-06-02 cs.SI physics.soc-ph
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
Sentiment Analysis of the COVID-related r/Depression Posts
University of Ottawa（渥太华大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）
Reddit.com是年轻人中流行的社交媒体平台。Reddit用户分享他们的故事以寻求其他用户的支持，特别是在新冠肺炎大流行期间。Reddit上发布的消息及其内容为研究人员提供了分析公众关注的机会。在这项研究中，我们分析了r/Depression上发布的COVID相关消息的情绪。我们的研究提出了以下问题：a）Reddit用户讨论的共同话题是什么？b）我们可以使用这些主题来分类帖子的情绪吗？（c）在大流行期间，人们更关心什么？关键词：情绪分类，抑郁症，COVID-19，Reddit，LDA，BERT
2021-07-28 cs.CL cs.IR cs.LG
Understanding Privacy Attitudes and Concerns Towards Remote Communications During the COVID-19 Pandemic
自2019年12月以来，COVID-19疫情导致世界各地的人们实行社交距离，这导致远程通信在工作、社交和在家学习方面的应用急剧增加。由于远程通信将持续到疫情结束后，在这种前所未有的环境下保护用户的安全和尊重他们的隐私至关重要，这需要彻底了解他们的行为，态度和对远程通信各个方面的关注。为此，我们对全球220名多产参与者进行了在线研究。我们发现，隐私和安全是影响与会者对会议工具和会议地点的态度和舒适度的最常见因素之一。开放式回答显示，大多数参与者在选择会议工具或在远程会议中使用麦克风/网络摄像头时缺乏自主权，这在某些情况下与他们的个人隐私和安全偏好相矛盾。根据我们的调查结果，我们提炼出几条建议，说明雇主、教育工作者和工具开发人员如何在进行远程通信时告知用户并授权用户做出隐私保护决定。
2021-06-09 cs.CR cs.CY cs.HC
Exploratory Analysis of COVID-19 Related Tweets in North America to Inform Public Health Institutes
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；British Columbia Centre for Disease Control（不列颠哥伦比亚省疾病控制中心）
社交媒体是一个丰富的来源，我们可以了解人们对社会问题的反应。由于COVID-19对人们的生活产生了重大影响，因此了解人们对公共卫生干预措施的反应并了解他们的担忧至关重要。在本文中，我们的目的是调查人们对COVID-19在北美的反应和关注，特别是在加拿大。我们使用主题建模和基于方面的情感分析分析COVID-19相关推文，并与公共卫生专家一起解释结果。我们将讨论的主题的时间轴与实施COVID-19公共卫生干预措施的时间进行了比较。我们亦研究市民对COVID-19相关议题的情绪。我们将讨论这些结果如何有助于公共卫生机构在设计新的干预政策时。我们的工作展示了如何将自然语言处理（NLP）技术应用于领域专家参与的公共卫生问题。
2020-07-05 cs.CL cs.CY cs.SI
Twitter discussions and emotions about COVID-19 pandemic: a machine learning approach
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）
这项研究的目的是检查与冠状病毒疾病（COVID-19）相关的讨论，关注和Twitter用户发布的推文中出现的情绪。我们分析了2020年3月1日至4月21日期间与COVID-19疫情相关的400万条Twitter消息，使用了“冠状病毒”、“COVID-19”、“检疫”等25个标签列表。我们使用一种机器学习方法，即潜在狄利克雷分配（LDA），来识别收集的推文中流行的一元组、二元组、突出的主题和主题以及情绪。流行的单字包括“病毒”、“封锁”和“隔离”。流行的双字母组合包括“COVID-19”、“呆在家里”、“冠状病毒”、“社交距离”和“新病例“。“我们确定了13个讨论主题，并将其分为五个不同的主题，例如“减缓COVID-19传播的公共卫生措施”，“与COVID-19相关的社会耻辱”，“冠状病毒新闻病例和死亡”，“COVID-19在美国”和“世界其他地区的冠状病毒病例”。在所有确定的主题中，对冠状病毒传播的主要情绪是预期可以采取的措施，其次是对不同主题的信任，愤怒和恐惧的混合情绪。公众在讨论冠状病毒新病例和死亡人数时，比其他话题表现出明显的恐惧感。该研究表明，Twitter数据和机器学习方法可以通过研究COVID-19期间不断变化的公众讨论和情绪来进行信息学研究。实时监测和评估Twitter上的讨论和关切，对于公共卫生应急反应和规划是有希望的。当COVID-19出现第二波疫情或即将来临的新…
2020-06-19 cs.CL cs.CY cs.SI
Public Discourse about COVID-19 Vaccinations: A Computational Analysis of the Relationship between Public Concerns and Policies
本研究针对DACH地区COVID-19疫苗接种率偏低的问题，基于Twitter数据结合主题建模与情感分析开展计算研究，发现限制未接种者自由的政策虽提升了接种率，却未消解公众对自由权利及疫苗相关问题的疑虑，反而加剧话语负面极化。
2024-05-07 cs.CY cs.SI
Altruism and anxiety: Engagement with online community support initiatives (OCSIs) during Covid-19 lockdown in the UK and Ireland
考虑到人们对新型冠状病毒疫情封锁期间心理健康的担忧，了解接触在线新型冠状病毒相关材料如何影响情绪非常重要。在英国和爱尔兰，出现了在线社区支持计划（OCSI），以帮助人们管理他们的生活。然而，人们如何参与这些活动，或者他们是否影响了随后的情绪，却知之甚少。我们进行了调查，以探索英国和爱尔兰的人们如何与OCSI互动，发现70%的人这样做是为了提供支持（例如提供公司）。那些这样做的人报告说，事后感觉明显平静，那些出于一般担忧（例如对反社会行为的反应）的人报告说，事后感觉明显更加焦虑，但那些出于其他原因（例如分享经验或观点）的人报告的情绪没有差异。因此，出于利他目的与OCSI接触可能有助于让人们感到平静。
2020-06-12 cs.CY cs.SI
Early warnings of COVID-19 outbreaks across Europe from social media?
我们分析了来自Twitter的数据，以揭示2019-2020年冬季欧洲COVID-19疫情的早期预警信号，然后才首次公开宣布当地感染源。我们有证据表明，许多欧洲国家对肺炎病例的担忧程度出乎意料。举报主要来自最终成为感染主要滋生地的地理区域。这些发现表明，迫切需要建立一个综合的数字监控系统，在这个系统中，社交媒体可以帮助对传染链进行地理定位，否则这些传染链几乎完全不会被发现。
2020-12-14 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
An Exploratory Study of COVID-19 Misinformation on Twitter
在COVID-19疫情期间，社交媒体已成为错误信息的大本营。为了解决这一信息流行病，需要进行科学监督，并需要危机管理从业人员更好地了解这一问题。我们对Twitter上围绕COVID-19话题的错误信息的传播、作者和内容进行了探索性研究，以获得早期见解。我们已收集超过92家专业事实核查机构于二零二零年一月至七月中旬就与COVID-19相关的事实核查声明的裁决中提及的所有推文，并与社区分享此语料库。这导致1 500条推文分别涉及1 274项虚假和276项部分虚假索赔。对作者帐户的探索性分析显示，经过验证的Twitter句柄（包括组织/名人）也参与了创建（新推文）或传播（转推）错误信息。此外，我们发现，虚假的索赔传播速度比部分虚假的索赔。与COVID-19推文的背景语料库相比，含有错误信息的推文通常更关注社交媒体上的其他信息。作者使用较少的试探性语言，似乎更多地是出于对他人潜在伤害的担忧。我们的研究结果使我们能够提出当前科学报道的差距，并为当局和社交媒体用户提出行动，以抵制错误信息。
2020-08-24 cs.CY cs.SI
Analyzing COVID-19 on Online Social Media: Trends, Sentiments and Emotions
Zhejiang University（浙江大学）；Stanford University（斯坦福大学）
截至撰写本文时，新型冠状病毒（COVID-19）疫情持续，对社会、经济及人民日常生活造成严重影响。人们不断在社交媒体上就疫情的各个方面发表意见，使用户生成的内容成为了解公众情绪和关切的重要来源。在本文中，我们基于2020年1月20日至2020年5月11日期间的Twitter和微博帖子，对美国人和中国人的情感轨迹进行了全面分析。具体来说，通过识别人们的情绪，情感（即，愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶）和情绪触发（例如，用户对什么感到愤怒/悲伤），我们能够描绘COVID-19时期公众影响的动态。通过对比中国和美国这两个截然不同的国家，我们揭示了不同文化中人们对COVID-19的看法存在巨大差异。我们的研究提供了一种计算方法，可以实时揭示公众对疫情的情绪和担忧，这可能有助于政策制定者更好地了解人们的需求，从而制定最佳政策。
2020-06-05 cs.CL cs.IR cs.SI
User Questions from Tweets on COVID-19: An Exploratory Study
Twitter等社交媒体平台为关注健康问题的用户（个人或患者）提供了一个适当的渠道，可以相互讨论和分享信息。2019年12月，中国首次报告了几例冠状病毒病病例。不久后，由于病毒在世界其他地区迅速传播，世界卫生组织（WHO）宣布进入紧急状态。在这项工作中，我们使用自动提取的COVID-19讨论从Twitter和自然语言处理（NLP）方法基于主题建模，以发现与COVID-19相关的主要问题推文。此外，我们创建了一个命名实体识别（NER）模型来识别四个不同类别的主要实体：疾病，药物，人和组织。我们的研究结果可以帮助政策制定者和医疗保健组织了解COVID-19患者的问题，并可用于适当解决这些问题。
2020-11-20 cs.SI
Discussing Privacy and Surveillance on Twitter: A Case Study of COVID-19
技术具有独特的优势，可以帮助我们分析大量信息，以便在广泛的公共卫生问题（如正在进行的COVID-19大流行病）中提供有价值的见解。事实上，像苹果和谷歌这样的信息技术公司最近已经推出了用于接触追踪的工具-能够处理位置数据以确定与可能的患者接触过的人，以遏制病毒的传播。虽然中国和新加坡成功地领导了这一努力，但越来越多的国家现在正在实施这种监控系统，这引发了对这种长期监控的潜在隐私担忧。例如，目前尚不清楚大流行后的信息会发生什么变化，因为在全球危机期间，人们更有可能分享他们的信息，而无需政府详细说明其数据政策。推特上的数字人种学在全世界拥有超过3.3亿用户，其中大多数在大流行病影响最严重的美国，它提供了一个独特的机会，可以在相当自然的环境中了解公众对时事的实时意见。因此，通过分析Twitter数据和前所未有的公共卫生爆发期间的信息共享政策，强调用户的隐私问题（如果存在）可能是有用的。这将使政府能够在卫生紧急情况期间和之后保护其公民。
2020-06-11 cs.CR cs.CY cs.SI
What social media told about us in the time of COVID-19: a scoping review
随着COVID-19疫情的爆发，社交媒体已迅速成为信息生成、传播和消费的重要沟通工具。在此次范围界定审查中，我们选择并审查了2019年11月至2020年5月首次疫情期间与COVID-19和社交媒体相关的同行评审实证研究。通过对81项研究的分析，我们确定了五个关于在线社交平台和COVID-19作用的总体公共卫生主题。这些主题的重点是：（i）调查公众态度，（ii）识别信息流行病学，（iii）评估心理健康，（iv）检测或预测COVID-19病例，（v）分析政府对大流行的应对措施，以及（vi）评估预防教育视频中卫生信息的质量。此外，我们的综述强调了机器学习在与COVID-19相关的社交媒体数据上的应用研究的缺乏，以及缺乏记录利用COVID-19社交媒体数据开发的实时监控的研究。对于COVID-19，社交媒体在传播健康信息以及应对信息流和错误信息方面可以发挥至关重要的作用。
2021-02-25 cs.SI
Open access institutional and news media tweet dataset for COVID-19 social science research
随着COVID-19迅速成为最受关注的全球危机之一，学术研究对数据的需求也在增加。目前，有几个开放获取的Twitter数据集，但没有一个是专门针对机构和新闻媒体的Twitter数据汇集，为了填补这一空白，我们检索了69个机构/新闻媒体Twitter账户的数据，其中17个与政府和国际组织有关，其中52个是北美，欧洲和亚洲的新闻媒体。我们相信我们的开放获取数据可以为研究人员提供更多的可用性来进行社会科学研究。
2020-04-03 cs.CY cs.DL 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
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
Echoes through Time: Evolution of the Italian COVID-19 Vaccination Debate
Twitter是该国最受欢迎的社交媒体平台之一，但大流行前的疫苗接种辩论已被证明是两极分化和孤立的回声室。因此，必须了解这种话语的性质，特别关注疫苗接种犹豫不决的个人，他们的医疗保健决定可能会影响他们的社区和整个国家。在这项研究中，我们问，在COVID-19大流行期间，意大利关于疫苗接种的讨论发生了怎样的变化，2020-2021年前所未有的事件是否能够打破围绕这一主题的回音室？我们使用2019年9月至2021年11月的Twitter数据集来研究疫苗接种的两极分化状态。我们提出了一个层次聚类的方法来找到最大的社区在不同的时间段的背书网络，并手动说明，它产生的用户共享的立场社区。研究这些网络的结构，以及它们相互作用的文本内容，我们发现支持者和犹豫不决的个人之间的鲜明分歧，在整个疫苗接种运动中继续存在。然而，我们发现疫苗支持者和疫苗犹豫者关注的话题越来越多，这表明双方可能会同意一系列共同的事实。尽管如此，我们发现犹豫群体表达了一系列担忧，从毫无根据的阴谋（疫苗中的微芯片）到公共卫生政策讨论（疫苗护照限制）。我们建议对这一辩论进行持续监测，特别是在公共卫生决定和官方信息公布之前发现对疫苗接种的担忧。
2022-04-27 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Sentinel node approach to monitoring online COVID-19 misinformation
了解不同的在线社区如何参与COVID-19错误信息对于公共卫生应对至关重要，因为局限于一个小的、孤立的用户社区的错误信息与跨越许多不同社区的大量人口消费的错误信息构成了不同的公共卫生风险。在这里，我们采用纵向方法，利用网络科学的工具来研究Twitter上的COVID-19错误信息。我们的方法提供了一种方法来检查使用适度的数据需求和计算资源的错误信息参与的广度。我们从不同的Twitter社区中识别出讨论COVID-19的有影响力的账户，并从2020年7月至2021年1月纵向跟踪这些“哨兵节点”。我们的特征哨兵节点的链接媒体偏好得分，并使用标准化的相似性得分来检查社区内和社区之间的推文对齐。我们发现，媒体偏好是密切相关的哨兵节点传播的错误信息的量。与耸人听闻的错误信息主题的接触主要局限于一组哨兵节点，其中包括有影响力的阴谋理论家账户，而与COVID-19严重性有关的错误信息则在多个社区产生了广泛的参与。我们的研究结果表明，淡化COVID-19严重性的错误信息对公共卫生应对尤其重要。
2021-12-02 cs.SI
Tracking the Twitter attention around the research efforts on the COVID-19 pandemic
COVID-19大流行的爆发伴随着大量的科学研究和相关的Twitter讨论。为了解开公众对以科学为基础的Twitter对话中反映的COVID-19危机的担忧，这项研究跟踪了2020年首三个月期间围绕COVID-19研究工作的Twitter关注度。基于Twitter对6，162篇COVID-19相关科学出版物的近140万次提及，我们调查了时间推文动态以及参与COVID-19相关研究在线讨论的Twitter用户。结果显示，Twitter提及COVID-19相关出版物的数量呈上升趋势。以学术为导向的Twitter用户在传播COVID-19研究成果方面发挥了重要作用，他们的推文经常被转发。随着时间的推移，可以观察到Twitter讨论的焦点发生了变化，从最初的关注病毒学和临床研究到更实际的话题，例如潜在的治疗方法，政府的对策，医疗保健措施以及对经济和社会的影响。
2020-06-10 cs.DL cs.SI
GeoCovaxTweets: COVID-19 Vaccines and Vaccination-specific Global Geotagged Twitter Conversations
社交媒体平台在危机和流行病爆发期间提供可采取行动的信息。COVID-19大流行在全球范围内造成了一场慢性公共卫生危机，专家认为疫苗是实现病毒群体免疫的最终预防措施。一部分人可能会转向社交媒体平台反对疫苗和接种，阻碍政府根除病毒的努力。本文介绍了COVID-19疫苗和疫苗接种特定的全球地理标记推文数据集GeoCovaxTweets，其中包含超过180万条推文，具有位置信息和更长的时间覆盖范围，来自233个国家和地区，于2020年1月至2022年11月期间。本文讨论了数据集的策展方法以及如何在本地重新创建数据集，然后通过多个tweets分布来探索数据集，并简要讨论了其潜在的用例。我们预计，该数据集将帮助危机计算领域的研究人员通过有关趋势、观点转变、错误信息和反疫苗接种运动的众多空间和时间维度，探索COVID-19疫苗和疫苗接种Twitter话语的对话动态。
2023-01-18 cs.SI
The Persistence of Contrarianism on Twitter: Mapping users' sharing habits for the Ukraine war, COVID-19 vaccination, and the 2022 Midterm Elections
本研究比较了COVID-19疫苗接种、乌克兰战争和2022年中期选举的Twitter数据，发现用户中存在一种广泛且意识形态连贯的跨主题逆向主义立场，其特征是反对公共卫生叙事和拜登政府外交政策，但该立场不完全与左右政治取向一致。
2024-06-28 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Tracking Public Opinion in China through Various Stages of the COVID-19 Pandemic
近几个月来，COVID-19已成为全球大流行病，并对世界产生了巨大影响。不同条件下的人对疫情的态度截然不同。由于社交媒体的实时性和大规模性，我们可以从社交媒体上持续获取海量的疫情相关舆情信息。特别是，研究人员可能会问这样的问题：“在大流行的不同阶段，中国公众对COVID-19有何反应？“、“影响我国舆论导向的因素有哪些？为了回答这些问题，我们分析了中国最大的社交媒体平台微博上与疫情相关的舆论信息。具体而言，我们首先收集了大量与COVID-19相关的民意微博。然后，我们使用情感分类器来识别和分析不同群体的用户的意见。在收集到的情绪导向微博中，我们试图追踪COVID-19疫情不同阶段的公众意见。此外，我们分析了可能影响COVID-19公众舆论的更多关键因素（例如，不同省份的用户或具有不同教育水平的用户）。实证结果表明，公众意见随着COVID-19的关键因素而变化。此外，我们还分析了公众对不同公众关心的话题的态度，如留在家里和隔离。
2020-06-02 cs.SI
Surveillance of COVID-19 Pandemic using Social Media: A Reddit Study in North Carolina
North Carolina A&T University（北卡罗来纳农工州立大学）
冠状病毒病（COVID-19）大流行改变了人们生活和行为的各个方面。在现阶段，除了采取戴口罩、观察距离和洗手等缓解策略外，没有其他方法可以控制疾病的自然进展。此外，在这个社会距离的时代，社交媒体在连接人们和提供表达情感的平台方面发挥着关键作用。在这项研究中，我们利用社交媒体来监测缓解和检测策略的采用情况，并捕捉有关大流行的问题和担忧。特别是，我们探讨了一个研究问题，“通过对Reddit帖子使用自然语言处理，可以了解到多少关于公众对缓解策略的理解和对COVID-19大流行的担忧？“在从北卡罗来纳州四个最大的subreddit社区中提取了六个月的COVID相关帖子后，我们进行了基于NLP的预处理来清理噪音数据。我们采用了自定义的命名实体识别（NER）系统和潜在狄利克雷分配（LDA）方法在Reddit语料库上进行主题建模。我们观察到，“口罩”、“流感”和“测试”分别是“个人防护装备”、“症状”和“测试”类别中最常见的命名实体。我们还观察到，讨论最多的话题与检测、口罩和就业有关。缓解措施是所有分区域讨论中最普遍的主题。
2021-06-10 cs.IR cs.LG cs.SI
A First Instagram Dataset on COVID-19
新型冠状病毒（COVID-19）大流行的爆发正在急剧塑造和重塑我们生活的许多方面，对我们的社会生活产生巨大影响。在这个世界上大多数主要城市实行封锁政策的时代，我们看到人们和专业人士对社交媒体的参与大幅增加。社交媒体在新闻传播和保持人们联系方面发挥着重要作用。与此同时，这一来源既是一种祝福，也是一种诅咒，因为冠状病毒信息流行病已成为一个重大问题，并且已经是一个需要特别关注和进一步研究的话题。在本文中，我们提供了自2020年3月30日以来持续收集的多语言冠状病毒（COVID-19）Instagram数据集。我们正在Github上向研究社区提供我们的数据集。我们相信，这一贡献将有助于社区更好地了解Instagram作为主要社交媒体之一的这一现象背后的动态。该数据集还可以帮助研究与此次疫情相关的错误信息的传播。
2020-04-25 cs.SI
Winds of Change: Impact of COVID-19 on Vaccine-related Opinions of Twitter users
在社会范围内接种COVID-19疫苗被认为是抵御COVID-19大流行的最合适方式。这一全球疫苗接种运动自然助长了支持Vaxxers和反对Vaxxers在社交媒体平台上强烈表达他们对疫苗的支持和担忧的可能性。理解这种在线话语对政策制定者至关重要。这一认识可能会影响疫苗接种工作的成功，甚至可能影响我们抗击这一大流行病的最终结果。这项工作的目标是提高这种理解使用Twitter话语数据的镜头。我们首先开发了一个分类器，它可以根据用户的疫苗相关立场对用户进行分类，精度高达97%。使用这种方法，我们检测和调查在COVID前和COVID时代发布疫苗的特定用户群体。具体来说，我们确定了这些用户谈论的不同话题，并调查了疫苗相关话语在新冠肺炎前和新冠肺炎后之间的变化。最后，我们首次调查了Twitter用户中与疫苗相关的立场的变化，并揭示了这种立场变化的潜在原因。我们的数据集和分类器可以在https://github.com/sohampoddar26/covid-vax-stance上找到。
2021-11-20 cs.CY cs.SI
The Impact Of Social Media In The Fight Against The Spread Of Coronavirus (Covid-19) Pandemic In Anambra State, Nigeria
本研究考察了社交媒体在尼日利亚阿南布拉州抗击新型冠状病毒（COVID-19）大流行传播中的影响。主要目标是：了解自新型冠状病毒大流行以来，阿南布拉州的社交媒体用户数量是否增加;了解社交媒体是否被用于对抗新型冠状病毒大流行在阿南布拉州的传播;了解社交媒体如何被用于对抗新型冠状病毒大流行在阿南布拉州的传播;并发现社交媒体在对抗阿南布拉州冠状病毒大流行蔓延方面的影响。它以议程设置理论和技术决定论（TDT）为基础。本研究采用封闭式问卷调查的方式，对400名受访者进行了问卷调查。这项研究的结果显示，由于冠状病毒大流行，阿南布拉州社交媒体的使用和可访问性增加。它还显示，个人，非政府组织和政府正在利用社交媒体来对抗冠状病毒在阿南布拉州的传播。该研究还发现，社交媒体正被用于收集和传播信息，学习，交易业务等。这一发现还表明，社交媒体在阿南布拉州对抗冠状病毒传播方面具有积极影响。该研究得出结论，社交媒体的好处远大于负面影响，应该用来遏制冠状病毒的传播。除其他外，它建议对公民进行有效利用社会媒体的培训和赋权，以在社会中产生影响。
2022-06-11 cs.CY cs.SI
Integrating Zero-Shot Classification to Advance Long COVID Literature: A Systematic Social Media-Centered Review
本文提出基于transformer的零样本学习方法对Long COVID社交媒体研究文献进行四分类，系统综述了计算技术在揭示患者叙事及辅助临床与政策制定方面的作用。
2024-12-25 cs.SI
MP Twitter Abuse in the Age of COVID-19: White Paper
随着COVID-19席卷全球，结果取决于公众与决策者之间的有效关系。在英国，有人向议员们发布了不文明的推文，称英国迟迟没有进入封锁状态。这一大流行病使人们更加关注在危机中发挥作用的部长们。然而，总体而言，这种激增是民事的。英国首相鲍里斯·约翰逊（Boris Johnson）因新冠肺炎（COVID-19）而患上重病，这导致Twitter上的支持回应出现了不同寻常的高峰。那些在回复中收到更多COVID-19提及的人往往受到较少的虐待（显著负相关）。在约翰逊康复后，随着对经济的担忧加剧，以及对有影响力的人物违反封锁规定的愤怒，滥用程度在5月份开始上升。在研究期间，有1，902份回复被发现含有反驳病毒存在的标签或术语（例如#coronahoax，#coronabolocks，占总数470万份回复的0.04%，或提及“呆在家里拯救生命”和变种的数量的9%）。这些措施往往更具虐待性。还发现了一些公众相信COVID-19阴谋论的证据。更高的滥用水平与指责中国大流行的标签有关。
2020-06-10 cs.CY cs.SI
A Contribution to COVID-19 Prevention through Crowd Collaboration using Conversational AI & Social Platforms
COVID-19预防结合了公共卫生安全的软方法和最佳实践，是考虑到大流行时代，卫生科学和管理社会方面唯一推荐的解决方案。为了评估这种说法在阿富汗这样受冲突和COVID-19影响的国家的有效性，我们从信息流行病学和信息传播学的角度，使用对话式人工智能和社交平台进行了一项大规模的数字社会实验。这是一种发现潜在真相的手段，提供大规模的促进支持，将讨论的软影响扩展到多个地点，收集、分歧、汇集和评估来自卫生专家、患者和当地人民的大量意见和担忧，审议收集的数据，并探索COVID-19的集体预防方法。最后，本文表明，如果不利用支持人工智能的讨论系统的支持，决定一种最大限度地提高找到地面真相的概率的预防措施本质上是困难的。
2021-06-09 cs.CY cs.SI
Extracting Feelings of People Regarding COVID-19 by Social Network Mining
University of Birjand（比尔詹德大学）；Birjand University of Technology（比尔詹德技术大学）
2020年，COVID-19成为全球关注的焦点，并仍广泛反映在所有社交网络中。每天，用户发布数百万条关于这个主题的推文和评论，其中包含有关公众舆论的重要隐含信息。在这方面，我们收集了一个英文的新冠病毒相关推文数据集，该数据集由2020年3月23日至6月23日的200多万条推文组成，以提取各国人民在疫情爆发初期的感受。为此，首先，我们使用基于词典的方法结合GeoNames地理数据库来标记tweet的位置。接下来，提出了一种基于最近引入并被广泛引用的RoBERTa模型的方法来分析它们的情感内容。之后，为全球和更多参与COVID-19的国家制作推文频率和情绪的趋势图。图形分析表明，大多数国家的推文频率图与官方统计的每日患病人数显着相关。此外，几个隐含的知识提取和讨论。
2021-10-12 cs.CL cs.SI
Multi-dimensional Racism Classification during COVID-19: Stigmatization, Offensiveness, Blame, and Exclusion
The University of Melbourne（墨尔本大学）；Monash University（莫纳什大学）
超越种族主义文本的二元分类，我们的研究从社会科学理论的线索，开发一个多维的种族主义检测模型，即污名化，进攻，指责和排斥。在BERT和主题建模的帮助下，这种分类检测能够深入了解COVID-19期间数字平台上种族主义讨论的潜在微妙之处。我们的研究有助于丰富关于社交媒体上异常种族主义行为的学术讨论。首先，我们采用阶段性分析，以捕捉COVID-19早期阶段的主题变化动态，即从国内疫情转变为国际公共卫生紧急事件，后来又转变为全球大流行。此外，绘制这一趋势可以更准确地预测线下世界中有关种族主义的舆论演变，同时制定具体的干预策略，以应对COVID-19等全球公共卫生危机期间种族主义的激增。此外，这一跨学科的研究也为今后社会网络分析和挖掘的研究指明了一个方向。将社会科学观点整合到计算方法的发展中，可以提供更准确的数据检测和分析。
2022-08-29 cs.AI cs.CY cs.SI
