Towards Combating Pandemic-related Misinformation in Social Media
疫情期间的常规预防措施包括社交距离及封锁。在社交媒体时代，这些措施带来了一系列新的挑战-很容易受到网上错误信息的有害影响。一个很好的例子是流行的COVID-19;随着病毒的传播，相关的错误信息和假新闻也会导致信息流行。自疫情爆发以来，大量研究调查了大流行的各个方面。本章感兴趣的研究包括集中于在线社交媒体平台的数据集，大部分公共话语发生在这些平台上。因此，主要目标是通过以下方式支持抗击负面信息流行病：（1）提供一组多样化的精选相关数据集（2）推荐使用数据集进行研究的相关领域（3）讨论如何利用相关数据集、战略和最先进的IT工具来管理流行病。
2021-02-15 cs.IR cs.SI
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
Social Media App Usage in Relation with PHQ-9 Depression Scores during the COVID-19 Pandemic
重度抑郁症（MDD）是全球最常见的疾病之一，约有3亿人受影响。于COVID-19疫情期间，病例数目进一步增加28%。许多因素可能与MDD相关，包括过度使用社交媒体应用程序。在本文中，我们调查了在COVID-19大流行期间使用社交媒体和通信应用程序与抑郁症状之间的关系。疫情和社交距离（如封锁）可能改变了智能手机的使用时间和使用模式。虽然以前的研究表明抑郁症和社交媒体使用之间存在关联，但我们报告了这些特殊情况下的情况。我们采用对数线性回归来检查社交媒体和通信应用程序使用与抑郁症的关联。为了量化使用情况，我们应用了社交媒体应用程序的总使用时间（以小时为单位）（例如，WhatsApp，Facebook）以及通信应用程序（电话和消息）在一周内。为了测量抑郁症状，我们使用PHQ-9评分。我们发现使用时间与PHQ-9评分之间存在显著相关性（beta=0.0084，p值=0.010）。我们的结论是，社交媒体的使用是抑郁症严重程度的一个强有力的标志，未来的研究应该集中在更好地了解潜在的因果关系和潜在的应对措施。
2022-10-17 cs.CY cs.SI
Social Media Study of Public Opinions on Potential COVID-19 Vaccines: Informing Dissent, Disparities, and Dissemination
目前SARS-CoV-2疫苗的开发是前所未有的。然而，人们对社交媒体上公众对疫苗的微妙看法知之甚少。我们采用人工引导的机器学习框架，使用来自近200万独立Twitter用户的600多万条推文，收集公众对SARS-CoV-2潜在疫苗的意见，将其分为三组：支持疫苗，疫苗犹豫和反疫苗。我们汇总了州和国家层面的意见，发现不同意见群体百分比的主要变化大致与重大流行病相关事件相对应。有趣的是，美国东南部地区支持疫苗群体的比例较低。采用多项logistic回归分析，比较三组人群的人口统计学特征、社会资本、收入、宗教信仰、政治倾向、地理位置、个人大流行经历和非大流行经历的情绪以及县级大流行严重程度感知，探讨公众对疫苗的意见的范围和原因。我们发现，社会经济弱势群体更有可能对潜在的COVID-19疫苗持有两极分化的意见。个人经历最糟糕的大流行病的人更有可能持有反疫苗观点。接下来，通过进行反事实分析，我们发现美国公众最关心的是新型冠状病毒疫苗的安全性、有效性和政治问题，改善个人大流行体验会提高疫苗的接受程度。我们相信，这是第一个基于社交媒体的大规模研究，旨在分析公众对潜在COVID-19疫苗的意见，从而为更有效的疫苗分配政策和策略提供信息。
2021-08-09 cs.SI
Social Media COVID-19 Contact Tracing Using Mobile Social Payments and Facebook Data
美国的许多人不愿意在疫情最严重的时候报告他们的COVID-19病例（例如，因为担心因隔离任务而错过工作或其他义务）。因此，其他方法，如使用公共社交媒体数据，可以帮助加强目前的流行病监测方法。这项研究评估了使用社交媒体数据作为跟踪公共卫生流行病的数据源的有效性。人们曾多次尝试使用Twitter等平台的社交媒体数据来分析COVID-19疫情。虽然这些提供了许多有用的见解，但像Venmo这样的新平台，一个经常在面对面活动中使用的流行的美国移动社交支付应用程序，仍然没有得到充分的研究。我们开发了独特的计算方法（结合Venmo和Facebook的数据）来对帖子内容进行分类，包括内容可能发布的位置。该方法实现了与COVID-19相关的地理时空信息。通过检查来自2210万独立用户的1.35亿公开可用的Venmo交易，我们发现2020年3月COVID-19相关关键字的使用量大幅上升。为9 K用户使用基于Facebook的地理标签以及事务地理解析（即，解析文本以检测地名），我们识别了38 K基于位置的聚类。在这些群体中，我们发现在一个地区使用COVID-19关键词与报告的COVID-19病例数量之间存在很强的相关性（0. 81），并且在封锁期间交易总量减少，而在封锁解除时增加。令人惊讶的是，我们发现交易数量与报告的案件数量之间的负相关性很弱（-0.49）。我们的研究结果表明，使用非Twitter社交…
2023-03-04 cs.SI
COVID-19 and Big Data: Multi-faceted Analysis for Spatio-temporal Understanding of the Pandemic with Social Media Conversations
UCLA（加州大学洛杉矶分校）；UCSF（加州大学旧金山分校）
COVID-19自2019年底以来一直在破坏世界，并继续在重大国家和国际事件中发挥重要作用，因此，新闻。在它之后，没有任何生命不受影响。社交媒体平台赢得了全世界的关注，成为全球讨论COVID-19的工具。特别是，许多人使用这些网站来表达他们对这一流行病的感受、经历和观察。我们对社交媒体上关于新型冠状病毒大流行的这些对话所表现出的关键特性进行了多方面的分析。我们提出了一个框架，用于分析、挖掘和跟踪围绕疫情的社交媒体对话的关键内容和特征。以Twitter和Reddit为重点，我们收集了一个关于COVID-19社交媒体对话的大规模数据集。我们的分析涵盖了在美国各地按时间和地区跟踪有关病毒获取、症状、对话主题和语言复杂性指标的潜在报告。我们还提出了一个基于BERT的模型，用于识别COVID-19对话中的仇恨推文实例，其错误率低于最先进的性能。我们的研究结果为我们提出的框架的有效性提供了实证验证，并进一步表明，可以有效地利用社交媒体数据，为公共卫生专家提供廉价但全面的疫情过程洞察力。
2021-04-22 cs.CL cs.SI
#StayHome or #Marathon? Social Media Enhanced Pandemic Surveillance on Spatial-temporal Dynamic Graphs
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
COVID-19对公共卫生、社会和经济的几乎每个领域都造成了持久的破坏。现有的研究依赖于传统统计模型和流行病传播理论的汇总来监测流行趋势。换句话说，COVID-19的历史统计数据以及人口流动数据成为监控疫情趋势的必要知识。然而，这些解决方案几乎不能提供对长期疾病监测的精确预测和令人满意的解释，而无处不在的社交媒体资源可以成为解决这一问题的关键使能器。例如，在一些突发事件发生之前和之后，社交媒体上可能会发生严肃的讨论。这些活动，如马拉松和游行，可能会影响病毒的传播。为了充分利用社会化媒体数据，我们提出了一个新的框架，即社会化媒体增强的流行病监测技术（SMART），它由两个模块组成：（i）信息抽取模块，用于根据抽取的事件及其之间的关系构建异构知识图谱; ㈡时间序列预测模块，提供该州确诊病例和死亡人数的短期和长期预测-水平，并发现COVID-19干预措施的风险因素。大量的实验表明，我们的方法在确诊病例/死亡率预测方面分别比最先进的基线高出7.3%和7.4%。
2021-08-08 cs.CL cs.SI
Belief and Persuasion in Scientific Discourse on Social Media: A Study of the COVID-19 Pandemic
本研究通过半监督方法挖掘Twitter话语中的信念与说服，揭示COVID-19期间矛盾建议导致信任缺失，并探索最佳说服策略以有效传播科学信息。
2024-03-14 cs.SI physics.soc-ph
Identifying Diversity, Equity, Inclusion, and Accessibility (DEIA) Indicators for Transportation Systems using Social Media Data: The Case of New York City during Covid-19 Pandemic
由于采取了优先发展公路而不是公共交通的交通政策，限制了少数群体和低收入者获得社会和经济机会，从而对他们产生了不成比例的影响，造成了居住隔离。政策制定者、交通研究人员、规划人员和实践者已经开始认识到建立一个多样化、公平、包容和无障碍（DEIA）的交通系统的必要性。传统上，这是通过基于调查的方法来完成的，这种方法既耗时又昂贵。虽然最近有人关注在交通运输中利用社交媒体数据，但关于使用社交媒体数据作为传统来源的可行替代方案，以根据公众对社交媒体的反应和观点确定潜在的DEIA指标，文献尚无定论。这项研究利用了覆盖纽约市（NYC）地区八个县的大规模Twitter数据，以弥补这一研究空白。自然语言处理技术被用于通过分析纽约市周围居民的相关推文对话来识别与交通相关的主要DEIA问题。研究显示，对当地交通系统DEIA持负面情绪的公民广泛讨论了种族主义、收入、失业、性别、乘车依赖、交通方式和依赖群体。分析基于人口普查区域的社会人口信息，该研究还观察到，低收入，女性，西班牙裔和拉丁裔人口比例较高的地区在Twitter上对交通DEIA的关注更多。
2022-10-26 cs.SI
Collective response to the media coverage of COVID-19 Pandemic on Reddit and Wikipedia
在流行病爆发期间，信息的暴露和消费可能会改变风险认知，引发行为变化，并最终影响疾病的演变。因此，至关重要的是，要了解主流媒体的信息传播情况和公众的反应。然而，我们对COVID-19大流行期间的这一应对动态的了解仍然有限。在本文中，我们提供了意大利、英国、美国和加拿大四个国家对COVID-19大流行的媒体报道和在线集体关注的特征。为此，我们收集了一个异构数据集，包括主流媒体发布的227，768篇在线新闻文章和13，448个Youtube视频，社交媒体平台Reddit上的107，898个用户帖子和3，829，309条评论，以及278，456，892次与COVID-19相关的维基百科页面浏览量。我们的研究结果显示，公众关注度（量化为Reddit上的用户活动和维基百科页面上的活跃搜索）主要由媒体报道驱动，并迅速下降，而新闻曝光率和COVID-19发病率仍然很高。此外，通过使用一个无监督的，动态的主题建模方法，我们表明，虽然专注于不同的主题的媒体和在线用户的注意是在良好的一致性，有趣的偏差出现在他们的时间模式。总的来说，我们的研究结果提供了一个额外的关键来解释公众的看法/对当前全球卫生紧急情况的反应，并提出了有关注意力饱和对集体意识，风险认知，从而对行为变化趋势的影响的问题。
2020-06-08 cs.SI physics.soc-ph
Textual Analysis of Communications in COVID-19 Infected Community on Social Media
New York University（纽约大学）
在COVID-19疫情期间，人们开始在社交媒体上讨论与疫情相关的话题。在reddit子版块\textit{r/COVID19positive}上，人们讨论或分享了许多话题，包括检测结果呈阳性的人的经历、可能被感染的人的故事，以及有关大流行和疾病的问题。在这项研究中，我们试图从语言学的角度来理解Reddit上讨论的性质。我们发现，在三个不同类别的主题的语言特征（如心理，情感和推理）的差异。我们还使用SOTA预训练的语言模型将帖子分类为不同的类别。这种分类模型可以用于社交媒体上的流行病相关研究。
2021-05-03 cs.CL cs.SI
The COVID-19 Pandemic on the Turkish Twittersphere
随着居家时间的增加，社交媒体平台的角色已成为COVID-19期间公众讨论的一个组成部分。个人使用社交媒体平台表达自己的情感，互动，并参与公共辩论。因此，对于那些希望了解疫情期间公众舆论的人来说，分析社交媒体平台至关重要。这篇论文是第一篇研究土耳其推特圈的研究，旨在了解COVID-19爆发期间公众舆论的变化。为此，从2020年2月12日（土耳其首次宣布冠状病毒病例前一个月）开始，收集了430万条土耳其推文，包括广泛的关键词，直到2020年6月，以调查不同主题的公众舆论变化，并研究导致这种变化的行为者。分析的范围不仅是与健康有关的讨论，还包括更广泛的主题，如政治，经济和虚假信息。该研究还收集了2020年4月4日至2021年3月17日期间包含疫苗关键词（土耳其语为“疫苗”）的415万条土耳其推文，以揭示信息生态系统的健康状况。初步结果表明，（i）宗教是土耳其人民对大流行病的看法中的突出现象，（ii）土耳其Twitter领域非常容易受到错误/虚假信息操作的影响，以及（iii）疫苗网络中存在几个利益不同的社区。
2022-06-28 cs.SI
Identifying pandemic-related stress factors from social-media posts -- effects on students and young-adults
COVID-19大流行使全球的自然生活陷入困境。采取了严格的措施来遏制导致这种疾病的病毒的传播，其中最有效的措施是社会隔离。这导致整个社会普遍感到沮丧和沮丧，但在年轻人和老年人中更是如此。目前，全世界有186个国家的2亿多大学生受到疫情的影响。教育模式突然发生了变化，电子学习迅速适应，远程和数字平台上进行教学。这项研究提出了从学生和年轻人在COVID时代发布的社交媒体帖子中收集的见解。使用统计和NLP技术，我们分析了Reddit上与抑郁症相关的社区中用户自己在帖子中报告的行为问题。我们提出的方法，系统地分析内容，使用语言技术，找出压力诱导因素。在线教育、失业、与朋友隔离以及家庭暴力成为主要的压力因素。
2020-12-01 cs.CY cs.SI
A Twitter narrative of the COVID-19 pandemic in Australia
本研究分析2020年1月至2022年10月澳大利亚COVID-19相关Twitter讨论，运用监督与无监督前沿方法开展多维度分析，探索讨论动态以助力疫情管理自动化信息系统开发。
2023-02-24 cs.SI
The Role Of Social Media On Selected Businesses In Nigeria In The Era Of Covid-19 Pandemic
本研究通过对尼日利亚拉各斯183份SMEs有效问卷的定量调查，发现COVID-19封锁期间社交媒体显著支持企业经营，并建议工会推动其持续使用。
2023-05-30 cs.CY cs.SI
Mental Health Pandemic during the COVID-19 Outbreak: Social Media as a Window to Public Mental Health
本研究利用logistic回归与主题建模分析Reddit孤独社群在疫情前后的抑郁相关讨论，发现相关讨论增加且主导主题转向在线互动与社群支持，表明社交媒体可用于公众心理健康监测。
2023-04-25 cs.CY cs.SI
COVID-19 Pandemic: Identifying Key Issues using Social Media and Natural Language Processing
Dalhousie University（达尔豪斯大学）；University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学）；Polish Academy of Sciences（波兰科学院）
COVID-19疫情在多方面影响人们的生活。社交媒体数据可以揭示公众对这一大流行病的看法和经验，还可以揭示阻碍或支持遏制这一疾病全球传播的努力的因素。在本文中，我们使用自然语言处理（NLP）技术分析了从六个社交媒体平台收集的与COVID-19相关的评论。我们从100多万条随机选择的评论中识别出相关的固执己见的关键词及其各自的情感极性（消极或积极），然后使用主题分析将其归类为更广泛的主题。我们的研究结果揭示了34个负面主题，其中17个是经济，社会政治，教育和政治问题。还确定了20个积极主题。我们讨论了负面的问题，并提出了干预措施，以解决他们的积极主题和研究证据的基础上。
2020-08-23 cs.CL cs.CY cs.IR
Pulse of the Pandemic: Iterative Topic Filtering for Clinical Information Extraction from Social Media
COVID-19大流行的快速演变凸显了在公共卫生紧急情况下迅速传播最新临床知识的必要性。社交媒体是医疗保健专业人员（HCP）分享前线知识和经验的一个非常有效的平台（例如，Twitter上的“#medtwitter”社区）。然而，在没有手动标记的情况下识别社交媒体中的临床相关内容是一个挑战，因为大量的不相关数据。我们提出了一种无监督的迭代方法来从社交媒体数据中挖掘临床相关信息，该方法首先对HCP撰写的文本进行分类过滤，并将主题建模和概念提取与MetaMap相结合。该方法从2020年1月至6月中旬的一组约5200万条COVID-19相关推文中识别出具有高度临床相关性的粒度主题和推文。我们还表明，由于该技术不需要手动标记，它可以用来识别每周的基础上出现的主题。我们的方法可以通过在快速变化的信息环境中促进医疗工作者之间的知识转移，并通过提供一种高效和无监督的方式来突出潜在的临床研究领域，从而帮助应对未来的公共卫生紧急情况。
2021-06-28 cs.CY cs.SI
The Burden of Being a Bridge: Analysing Subjective Well-Being of Twitter Users during the COVID-19 Pandemic
COVID-19疫情的爆发引发了在线社交媒体上的信息流行病，对世界各地的公众健康造成了严重的生理和心理影响。在本文中，我们研究了疫情对有影响力的社交媒体用户心理健康的影响，这些用户的分享行为显著促进了COVID-19相关信息的传播。具体而言，我们专注于主观幸福感（SWB），并分析是否SWB的变化有关系，他们的桥接性能的信息扩散，衡量的速度和广度增益的信息传输，由于他们的共享。我们准确地捕捉用户的桥接性能，提出了一种新的测量。受益于深度学习自然语言处理模型，我们从社交媒体用户的文本帖子中量化了他们的主观幸福感。通过近两年从Twitter收集的数据，我们揭示了在COVID-19大流行期间有影响力的用户的更大精神痛苦。通过综合分层多元回归分析，我们首次发现社交网络用户的主观幸福感与其桥接绩效之间存在较强的相关性。
2022-06-26 cs.CY 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
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
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
Tracking the evolution of crisis processes and mental health on social media during the COVID-19 pandemic
COVID-19疫情影响了社会的方方面面，不仅带来健康危害，也对公共秩序、政府和心理健康构成挑战。此外，这是历史上第一个来自世界各地的人们使用社交媒体大规模表达他们的想法和关注的网站。本研究旨在探讨危机反应和恢复的阶段作为一个社会学问题，通过操作一个著名的危机阶段的心理语言学分析模型。基于阿根廷2020年3月至8月的大量Twitter数据，我们对社交媒体帖子中使用的语言差异进行了主题分析，并研究了揭示危机不同阶段及其国家应对措施的指标。该分析结合了一项对整个时间跨度内心理健康对话的时间流行率的研究。除了阿根廷的案例研究，所提出的方法和分析可以适用于任何公共的大规模数据。这种方法可以为公共卫生政策的设计提供见解，以监测并最终在危机的不同阶段进行干预，从而改善对人口的不利心理健康影响。
2020-11-22 cs.CY cs.SI
CovidTracker: A comprehensive Covid-related social media dataset for NLP tasks
2019冠状病毒病大流行引发了前所未有的全球公共卫生紧急事件，同时也为调查公众对不利社会状况的反应提供了前所未有的机会。在社交媒体平台上发布信息的广泛能力为这种公众情绪的宣泄提供了宝贵的渠道，不仅包括表达社会团结，而且还包括传播关于这一流行病的影响和潜在风险的错误信息和误解。因此，这些信息内容档案是了解公众对卫生危机的反应的关键资源，对这些信息内容的分析有助于为公共政策干预提供信息，以更好地应对未来的类似事件。我们为学术研究目的提供了一个英国与新冠肺炎疫情相关的公共社交媒体帖子的基准数据库，以及一些初步分析，包括按关键词组织的关键主题分类。本新闻稿支持苏格兰政府首席科学家办公室资助的一项研究的结果，该研究旨在调查社会情绪，以了解对大流行期间实施的公共卫生措施的反应。
2022-06-17 cs.CY cs.SI
Understanding the Hoarding Behaviors during the COVID-19 Pandemic using Large Scale Social Media Data
COVID-19大流行以前所未有的规模影响了世界各地人们的生活。我们打算使用大规模社交媒体数据来调查应对疫情的囤积行为。首先，我们收集了冠状病毒爆发后不久与囤积有关的推文。接下来，我们分析了2020年3月1日至4月30日期间美国超过42，000名独特Twitter用户的囤积和反囤积模式，并按年龄，性别和地理位置分析了与囤积相关的推文。我们发现囤积和反囤积组中的女性比例高于一般Twitter用户群体。此外，使用主题建模，我们调查的意见表示对囤积行为进行分类，这些主题根据人口和地理群体。我们还使用词汇法计算了囤积和反囤积相关推文的焦虑分数。通过将他们的焦虑分数与基线Twitter焦虑分数进行比较，我们揭示了进一步的见解。囤积相关推文的LIWC焦虑均值显著高于基线Twitter焦虑均值。有趣的是，与推文中提到的其他囤积物品相比，啤酒的计算焦虑得分最高。
2021-06-28 cs.CY 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
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
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
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
Don't be a Victim During a Pandemic! Analysing Security and Privacy Threats in Twitter During COVID-19
在COVID-19封锁期间，社交媒体平台的使用量大幅上升。这些封锁期导致了一系列新的网络犯罪，从而使攻击者能够用一系列威胁来攻击社交媒体用户。本文进行了一项大规模研究，以调查流行病和封锁期对社交媒体用户安全和隐私的影响。我们分析了来自533天数据抓取的1060万条与COVID相关的推文，并调查了用户在三个不同时期（即，在锁定之前、期间和之后）。我们的研究表明，用户在撰写有关大流行形势的文章时，无意中分享了更多的个人身份信息（例如，分享附近的冠状病毒检测地点）。如果用户发布三条或更多关于疫情的敏感推文，隐私风险将达到100%。我们调查了疫情不同阶段社交媒体上共享的可疑域名数量。我们的分析显示，与其他锁定阶段相比，锁定期间可疑域名的数量有所增加。我们观察到，IT、搜索引擎和企业是包含可疑域的前三大类别。我们的分析表明，对手煽动恶意活动的策略会随着国家的流行情况而变化。
2023-03-26 cs.CR cs.CY cs.SI
Weibo-COV: A Large-Scale COVID-19 Social Media Dataset from Weibo
随着COVID-19在全球的快速发展，人们被要求保持“社交距离”和“呆在家里”。在这种情况下，广泛的社交互动转移到网络空间，特别是在Twitter和新浪微博等社交媒体平台上。在疫情爆发期间，人们发帖分享信息、表达意见和寻求帮助，社交媒体上的这类数据对预防COVID-19传播的研究（如预警和疫情检测）很有价值。因此，在本文中，我们发布了一个从新浪微博收集的新颖且细粒度的大规模COVID-19社交媒体数据集，名为Weibo-COV，包含2019年12月1日至2020年4月30日期间超过4000万条帖子。此外，该数据集还包括全面的信息，如后期信息，交互信息，位置信息和转发网络。我们希望这个数据集能够从多个角度促进对COVID-19的研究，并使研究能够更好和更快地抑制这种流行病的传播。
2020-10-10 cs.SI
Challenges and Opportunities in Rapid Epidemic Information Propagation with Live Knowledge Aggregation from Social Media
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
由于其不可预测性，快速变化的情况（如COVID-19大流行）对AI/ML模型来说是一个重大挑战。%大流行蔓延的最可靠指标是检测呈阳性的病例数。然而，这些测试既不完整（由于未经测试的无症状病例），也很晚（由于从最初的接触事件，症状恶化和测试结果的滞后）。社交媒体可以补充物理测试数据，因为它的覆盖范围更快、更广，但也带来了不同的挑战：大量的噪音、错误信息和虚假信息。我们认为，只要满足两个条件，社交媒体就可以成为大流行病的良好指标。第一个（真正的新颖性）是从不可预测的演变情况中捕捉新的、以前未知的信息。第二个（事实与虚构）是可核实的事实与错误信息和虚假信息的区别。满足这两个条件的社交媒体信息被称为实时知识。我们采用循证知识获取（EBKA）方法，通过整合社交媒体来源和权威来源来收集、过滤和更新实时知识。虽然数量有限，但来自权威来源的可靠训练数据能够过滤错误信息并捕获真正的新信息。我们描述了实施EBKA的EDNA/LITMUS工具，将Twitter和Facebook等社交媒体与世卫组织和CDC等权威来源整合在一起，创建和更新有关COVID-19大流行的实时知识。
2020-11-09 cs.LG cs.SI
Religion and Spirituality on Social Media in the Aftermath of the Global Pandemic
Durham University（杜伦大学）；Kwara State University（夸拉州立大学）
在COVID-19大流行期间，教会在大约800年来首次关闭了实体大门，这可以说是一个灾难性的事件。其他宗教也发现自己处于类似的境地，他们实际上是被迫上网的，这是前所未有的。在本文中，我们从两个方面分析了宗教活动的突然变化：我们创建并提供了一份调查问卷，并分析了Twitter数据，以了解人们对在线宗教活动的看法和活动。重要的是，我们还通过分析2020年7月至9月的3个月来分析这一过程的时间变化。除了两个数据源的单独分析，我们还讨论了三角测量结果的影响。
2022-12-11 cs.AI cs.CL cs.CY
Capturing social media expressions during the COVID-19 pandemic in Argentina and forecasting mental health and emotions
目的.我们提出了一种基于社交媒体中使用的语言表达来预测阿根廷COVID-19大流行期间特定人群的心理健康状况和情绪的方法。这一方法允许在短期至中期的时间范围内预测高流行期。设计心理健康状况和情绪是通过标记捕捉的，这些标记将社交媒体内容与词汇联系起来。首先，我们为决策者建立描述性的时间表，以监测标记的演变，以及它们与危机事件的相关性。其次，我们将时间线建模为时间序列，并支持其预测，这反过来又有助于确定估计标记的高流行点。调查结果。结果表明，不同的时间序列预测策略提供不同的能力。在最好的情况下，即使在危机的早期阶段（例如，7天）。创意。虽然在文献中已经努力预测个人的心理状态，在集体层面上的心理健康的分析很少受到关注。我们向前迈出了一步，提出了一种预测方法，用于在更大范围内分析给定人群（或一组个体）的心理健康。实际影响。我们认为，这项工作有助于更好地了解与危机有关的心理过程如何在社交媒体中表现出来，是设计，实施和监测健康预防和沟通政策的宝贵资产。
2021-02-19 cs.CY cs.SI
Characterizing Communities of Hashtag Usage on Twitter During the 2020 COVID-19 Pandemic by Multi-view Clustering
2019冠状病毒病大流行在社交媒体网站上引发了一系列在线活动。因此，分析COVID-19疫情期间的社交媒体数据可对讨论话题以及该等话题在疫情期间如何演变产生独特见解。在这项研究中，我们建议通过聚类标签来分析Twitter上的讨论主题。为了获得高质量的集群的Twitter标签，我们还提出了一种新的多视图聚类技术，采用多种不同的数据类型，可用于描述用户如何与标签交互。我们的多视图聚类结果显示，COVID-19推特讨论中存在明显的时间和主题趋势。特别是，我们发现，一些主题标签的集群在大流行的过程中发生变化，而另一些则始终存在，并且标签的使用有明显的时间趋势。这项研究是第一次使用多视图聚类来分析标签，也是第一次分析COVID-19大流行期间在线讨论的更大趋势。
2020-08-03 cs.HC 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
Social Media Data Mining With Natural Language Processing on Public Dream Contents
Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）；University of Michigan（密歇根大学）
本研究利用Reddit r/Dreams社区的37.4万+订阅用户梦境数据，通过统计方法及微调LLaMA 3.1-8B模型做情感分类，分析新冠疫情前后梦境情绪变化，探究疫情对公众心理健康与潜意识的影响。
2024-12-02 cs.AI cs.CL cs.CY
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
Extracting and categorising the reactions to COVID-19 by the South African public -- A social media study
University of Pretoria（比勒陀利亚大学）；CSIR（南非科学与工业研究理事会）；Mail and Guardian（《邮卫报》）
社交媒体可用于在灾难期间提取讨论主题。随着COVID-19疫情对南非的影响，我们需要了解政府为应对疫情而颁布的法律法规与社交媒体用户一直参与的讨论话题的对比。在这项工作中，我们通过使用由南非政府官员驱动或针对南非政府官员的社交媒体讨论来扩展传统媒体分析。我们发现，在某些情况下，主题是相似的，以及不同的。这些发现可以为南非及其他地区在灾难环境中对社交媒体的进一步研究提供信息。本文为未来的分析提供了一个框架，以了解大流行期间公众的意见，以及如何[以半自动化的方式]提取这些意见，为未来的政府沟通提供信息。
2021-08-09 cs.CL cs.CY cs.SI
Emotion Regulation and Dynamics of Moral Concerns During the Early COVID-19 Pandemic
研究发现COVID-19早期社交媒体中积极情绪反直觉上升，与不确定性减少和情绪调节相关，并揭示美国首例死亡后道德情绪反应的党派分歧，表明社交媒体可帮助理解集体情感变化。
2022-04-11 cs.CY cs.SI
Tweet Analysis for Enhancement of COVID-19 Epidemic Simulation: A Case Study in Japan
该研究以日本 Twitter 数据为对象，分析社交媒体反应与 COVID-19 疫情发展的关联，并验证疫情相关推文对疫情趋势预测和模拟增强的价值。
2021-10-29 cs.SI physics.soc-ph
Measuring COVID-19 Related Media Consumption on Twitter
本论文通过定量分析Twitter上基于COVID-19关键词匹配的推文，利用加权活动指标构建矩阵，首次在国际范围内调查了媒体消费的地理模式及其与政治偏好的关联。
2023-09-16 cs.CY 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
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
The role of scientific output in public debates in times of crisis: A case study of the reopening of schools during the COVID-19 pandemic
由于调查结果不充分、不确定或相互矛盾而没有达成科学共识的情况，给政府和公共组织带来了压力，它们被迫在不确定的情况下采取行动。在本章中，我们重点关注COVID-19的案例、其对儿童的影响以及围绕学校重新开放的公众辩论。其目的是更好地了解在面对不确定和迅速变化的知识环境时的政策干预与随后在与政策干预有关的公共辩论中使用科学信息之间的关系。我们的方法是将期刊文章和预印本中的科学信息与它们在大众媒体（包括社交媒体）中的出现相结合。首先，我们介绍了研究COVID-19对儿童影响的不同科学领域和方法。其次，我们确定新闻媒体和社交媒体对与儿童和学校相关的COVID-19科学产出的关注。我们关注三个国家的政策和媒体反应：西班牙、南非和荷兰。这些国家在重新开放学校方面采取了非常不同的政策行动，对同一问题采取了非常不同的政策办法。我们分析了（社交）媒体上围绕COVID-19、儿童和学校关闭之间的辩论的活动，重点关注辩论中对科学信息的引用。最后，我们分析了新闻媒体和在线辩论中出现的主要话题。我们提请注意与科学产出有关的错误沟通的说明性案例，并通过讨论科学出版物，媒体和政策行动的信息如何在全球健康大流行的背景下塑造公众讨论来结束本章。
2021-01-08 cs.DL cs.SI
Common Ground In Crisis: Causal Narrative Networks of Public Official Communications During the COVID-19 Pandemic
本研究通过提取原因/结果对构建语义网络，分析了COVID-19大流行前15个月美国公共机构官方沟通中的因果叙事，发现各机构因果断言高度一致，且概念在因果话语结构中的位置显著影响信息转发。
2023-09-07 cs.SI
The divide between us: Internet access among people with and without disabilities in the post-pandemic era
本研究基于新西兰960名成年网民的调查数据，对比后疫情时代残障与非残障人群的互联网接入差异，发现残障群体光纤接入受限、网速更慢、社媒使用更少且对在线风险担忧更强，揭示了该群体互联网接入的持续不平等。
2024-10-07 cs.CY cs.SI
Attention dynamics on the Chinese social media Sina Weibo during the COVID-19 pandemic
了解流行病期间社交媒体上的关注动态可以帮助政府将影响降到最低。我们聚焦于COVID-19疫情首四个月如何影响中国最大微博网站新浪微博的关注动态。我们研究了实时热搜榜（HSL），它根据新浪微博的搜索量提供了最受欢迎的50个标签的排名。我们展示了疫情期间的具体事件、措施和事态发展如何影响不同类型标签的出现和HSL上的排名。2020年1月20日左右，当宣布该疾病在人类之间传播时，HSL上与COVID-19相关的标签开始显著增加。然后，很快就出现了一种情况，即与COVID相关的标签占据了HSL的30-70%，但内容不断变化。我们分析了标签主题在调查时间跨度内的变化，并得出结论，2月12日和3月12日之间有三个时间段。在第一阶段，我们看到了强烈的主题相关性和标签的聚类;在第二阶段，相关性减弱，没有聚类模式;在第三阶段，我们看到了聚类的潜力，但没有第一阶段那么强。我们通过测量排名动态和列表上标签的生命周期来进一步探索HSL的动态。通过这种方式，我们可以获得关于注意力衰退的信息，这对于决定政府措施的时间安排以实现永久意识是很重要的。此外，我们的观察表明，由于COVID-19相关的标签，HSL前15名排名的排名差异异常高，揭示了平台提供商进行算法干预的可能性。
2021-02-25 cs.SI physics.soc-ph
Exporting Geography Into A Virtual Landscape: A Global Pandemic Locally Discussed
COVID-19疫情是社交媒体时代的全球健康危机。尽管虚拟环境使互动成为可能，而无论物理位置如何，但大流行期间的许多最紧迫的问题-病例数，封锁政策，疫苗供应-都以强烈的本地方式发挥作用。反映这种地方性，许多形成的在线COVID社区与物理位置密切相关，从城市到国家到整个全球平台的不同空间尺度。这提供了一个机会，研究大流行病的现实世界地理如何转化为虚拟景观。通过分析Reddit上近300个与地理位置相关的COVID讨论社区，我们从三个方面展示了这些讨论是如何在地理和时间上组织起来的：人们在谈论什么，他们在和谁谈论它，以及他们是如何自组织这些对话的？
2022-10-13 cs.CY cs.SI
A New Data Integration Framework for Covid-19 Social Media Information
本文提出基于 vine copulas 的新型数据集成框架，融合官方结构化历史数据与社交媒体非结构化信息，以提升 Covid-19 疫情演变评估的准确性。
2023-04-12 cs.SI stat.AP
An In-depth Review of Privacy Concerns Raised by the COVID-19 Pandemic
COVID-19极大地改变了我们的生活、工作以及与人的互动。随着越来越多的在线活动，人们很容易受到隐私威胁。在本文中，我们探讨了用户如何在社交媒体上自我披露以及这些行为引起的隐私问题。根据最近的新闻、技术和研究，我们指出了COVID-19大流行造成的三种日益严重的隐私威胁。在此之后，我们对与COVID大流行相关的潜在隐私问题进行系统分析。此外，我们还提出了一系列关于在线用户自我披露和隐私问题的研究方向，以供未来工作以及可能的解决方案。
2021-01-23 cs.CR cs.SI
Exploring the effect of social media and spatial characteristics during the COVID-19 pandemic in China
COVID-19被宣布为大流行病后，相关信息在Twitter、Facebook和微信等社交媒体上的传播被大大放大。与以往的研究重点关注如何发现与COVID-19相关的错误信息或假新闻不同，我们研究了疾病和信息如何在人群中共同进化。我们专注于COVID-19及其在中国广泛传播期间的信息，即，从2020年1月25日到3月24日。我们首先通过对这两个传播过程的空间分析来探讨疾病和信息是如何共同进化的。我们在省一级可视化疾病和信息的地理位置，发现疾病比信息更具地理定位性。我们发现疾病和信息数据之间有很高的相关性，而且人们只关心传播到他们的社区。在信息内容方面，我们发现积极的信息与疾病的负相关性比消极的和中性的信息更高。此外，我们还介绍了机器学习算法，即，线性回归和随机森林，利用不同疾病的空间相关性和信息相关性特征进一步预测感染人数。研究结果表明，利用邻近城市的疾病空间相关特征可以提高预测精度。同时，与信息相关的特征也可以帮助提高预测性能，但具有延迟，即，例如，使用10天前的信息数量来预测疾病，就可以改善这种情况。本文提出的方法可能会揭示新的感染线索
2021-07-08 cs.SI physics.soc-ph
The Shifting Landscape of Vaccine Discourse: Insights From a Decade of Pre- to Post-COVID-19 Vaccine Posts on Social Media
Kansas State University（堪萨斯州立大学）；University of Illinois（伊利诺伊大学）；National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会）
研究分析了新冠爆发前后社交媒体上疫苗话语的变化，揭示了疫情期间疫苗相关情绪词使用的变化趋势及公众态度的演变。
2025-11-20 cs.CL cs.SI
Leveraging Social Media Data for COVID-19 Studies
Faculty of Computing, University Malaysia Pahang（马来西亚乌拉大学 computing 学院）；Faculty of Electronic Engineering Technology, University Malaysia Perlis（马来西亚霹雳大学电子工程技术学院）
本文探讨社交媒体在COVID-19大流行期间的作用，分类使用数据，介绍机器学习、特征工程、自然语言处理和调查方法，并指出未来研究方向。
2026-06-24 cs.CL cs.SI
