YouTubing at Home: Media Sharing Behavior Change as Proxy for MobilityAround COVID-19 Lockdowns
遵守公共卫生措施，如限制行动和社交活动，对于限制严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型（也称为COVID-19）等疾病的传播至关重要。虽然大型人口数据集（如基于电话的移动数据）可以提供对此类合规性的一些了解，但它通常是专有的，并且可能不适用于所有地区。在这项工作中，我们研究了社交媒体上的视频共享作为互联网用户在家花费的时间量的代理的有用性。我们特别关注在109个国家实施COVID-19封锁措施之前及期间在Twitter上分享YouTube视频的人数。我们发现，各国的媒体分享行为差异很大，有些国家对封锁法令立即做出反应-主要是通过大幅增加分享量-而另一些国家则有很大的滞后。我们证实，这些见解与移动性密切相关，如使用电话数据测量的。最后，我们说明了媒体共享和移动行为的变化更剧烈周围强制锁定，而不是更宽松的建议。我们将媒体共享量数据提供给研究界，以持续监测公共卫生措施的行为变化。
2021-03-26 cs.CY 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
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
Predicting Anti-Asian Hateful Users on Twitter during COVID-19
我们调查了整个COVID-19期间Twitter用户中反亚洲仇恨的预测因素。随着仇外心理和两极分化的兴起，许多国家广泛使用社交媒体，网络仇恨已成为一个主要的社会问题，吸引了许多研究人员。在这里，我们应用自然语言处理技术来描述在COVID-19期间开始发布反亚洲仇恨信息的社交媒体用户的特征。我们比较了两个用户组-那些发布反亚洲诽谤和那些没有-关于一组丰富的特征，这些特征是用COVID-19之前的数据测量的，并表明有可能预测谁后来公开发布反亚洲诽谤。我们对预测特征的分析强调了报道网络仇恨的新闻媒体和信息源的潜在影响，并呼吁进一步调查两极分化的通信网络和新闻媒体的作用。
2021-09-15 cs.CY 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
Black Lives Matter discourse on US social media during COVID: polarised positions enacted in a new event
自2014年以来，Black Lives Matter一直是美国社会变革的主要力量，社交媒体在该运动的发展和扩散中发挥了核心作用。美国历史上最大规模的抗议活动发生在2020年5月底和6月初，乔治·弗洛伊德死于明尼阿波利斯警方之手。这一事件重新点燃了对BLM运动的广泛支持。这些抗议活动不仅因其规模而引人注目，而且发生在美国仍在努力控制COVID-19大流行的传播之际，每天有超过20，000例新病例。由于抗议条件和警察的人群控制策略加剧了疾病传播，加上COVID对少数群体的影响不成比例，人们假设，参与和支持抗议活动将涉及在系统性种族主义和疾病传播风险之间取得平衡。然而，社交媒体数据显示情况并非如此，美国社交媒体上对BLM运动的讨论取代了对COVID的讨论。BLM运动或抗议行动的支持者或反对者都没有提到COVID是一个因素。BLM支持者对该运动的框架在很大程度上复制了早期研究的框架，围绕该运动从种族主义，警察军事化和唐纳德特朗普总统那里获得的反对派出现了新的框架。话语证明了令人担忧的两极分化，仇恨，无礼和阴谋内容的程度，并与先前研究的COVID话语有许多相似之处。这表明，乔治·弗洛伊德之死，作为美国警察杀害非洲裔美国人的又一个例子，在很大程度上是通过既定的、两极分化的身份地位来看待的，这些身份地位使对这一事件的反应和由此产生的抗议在很大程度上成为定局，在没有提及正在发生的流行病的情况下建…
2020-09-08 cs.CY cs.SI
Bridging the Gap: Commonality and Differences between Online and Offline COVID-19 Data
随着COVID-19疫情爆发，新闻媒体及社交媒体已成为传播及消费信息的主要工具。由于其易于访问，用户从在线社交媒体（即，在线新闻）和新闻媒体（即，离线新闻）。线上和线下新闻通常是相互关联的，共享共同的主题，而每一个都有独特的，不同的主题。这两个新闻来源之间的差距可能导致错误信息的传播。例如，据《卫报》报道，大多数COVID-19错误信息来自社交媒体上的用户。如果不对社交媒体新闻进行事实核查，错误信息可能会导致健康威胁。在本文中，我们专注于弥合在线和离线数据之间的差距，通过监控他们的共同和不同的主题随着时间的推移产生的新问题。我们使用Twitter（在线）和本地新闻（离线）数据，时间跨度为两年。使用在线矩阵分解，我们分析和研究线上和线下COVID-19相关数据的差异和共性。我们设计实验来展示在线和离线数据是如何联系在一起的，以及它们遵循的趋势。
2022-08-11 cs.CY 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
An NLP-Assisted Bayesian Time Series Analysis for Prevalence of Twitter Cyberbullying During the COVID-19 Pandemic
University of Florida（佛罗里达大学）
本文利用NLP模型和贝叶斯时间序列分析，研究新冠疫情期间推特上网络欺凌的 prevalence 及其季节性变化。
2023-03-01 cs.LG cs.SI stat.AP
Know it to Defeat it: Exploring Health Rumor Characteristics and Debunking Efforts on Chinese Social Media during COVID-19 Crisis
在公共危机期间，与健康有关的谣言在网上传播，可能对人们的福祉构成严重威胁。现有的危机信息学研究缺乏对健康谣言特征的深入了解，以及在大流行中在社交媒体上揭穿谣言的努力。为了填补这一空白，我们对2019冠状病毒病期间中国微博上四个月的谣言相关在线讨论进行了全面分析。结果表明，恐惧（引起恐惧）类型的健康谣言引起了显着更多的讨论，持续时间比希望（提高希望）类型。我们进一步探讨了四种社交媒体用户（即，政府、媒体、组织和个人）打击健康谣言，并确定他们分享揭穿信息的首选方式以及在此过程中使用的关键修辞策略。我们研究揭穿和谣言讨论之间的关系，使用格兰杰因果关系的方法，并显示揭穿在抑制谣言讨论，这是时间敏感性和不同的谣言类型和揭穿者的功效。我们的研究结果可以为大流行背景下社交媒体上的危机信息学和风险管理提供见解。
2022-06-10 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
Analysis of misinformation during the COVID-19 outbreak in China: cultural, social and political entanglements
2019冠状病毒病导致信息流行病，这可能会削弱公众的信任，阻碍病毒遏制，并比大流行病本身更持久。不断演变和支离破碎的媒体格局是错误信息传播的主要驱动力。使用腾讯事实核查平台识别的错误信息和微博上的帖子，我们的结果表明，错误信息的演变遵循一个问题关注周期，涉及城市封锁，治疗和预防以及学校重新开放等主题。权威的来源在这些问题上发挥作用，但它们的影响因人们先前存在的信仰和文化习俗而变得复杂。最后，社交媒体与已建立或遗留的媒体系统有着复杂的关系。有时它们会相互加强，但总的来说，社交媒体可能会有自己的话题周期。我们的研究结果揭示了COVID-19期间错误信息的独特特征，并为中国乃至世界各地打击错误信息提供了见解。
2020-05-21 cs.CY 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
COVID-19 Vaccine Hesitancy on Social Media: Building a Public Twitter Dataset of Anti-vaccine Content, Vaccine Misinformation and Conspiracies
有关COVID-19疫苗的虚假声明可能会破坏公众对正在进行的疫苗接种活动的信任，从而对全球公共卫生构成威胁。自2019冠状病毒病疫情开始以来，源自各种来源的错误信息一直在网上传播。在本文中，我们提出了一个Twitter帖子的数据集，这些帖子表现出强烈的反疫苗立场。该数据集由两部分组成：a）以关键字为中心的流媒体数据汇集，其中包含超过180万条推文; b）历史账户级别的收集，其中包含超过1.35亿条推文。前者利用Twitter流媒体API，从2020年10月中旬开始跟踪一组特定的疫苗相关关键词。后者包括7万个账户的所有历史推文，这些账户参与了反疫苗叙事的积极传播。我们提出了描述性分析，显示随着时间的推移，地理分布，主题，新闻来源和推断帐户政治倾向的活动量。该数据集可用于研究社交媒体上的反疫苗错误信息，并使人们更好地了解疫苗犹豫。根据Twitter的服务条款，我们的匿名数据集可在以下网址公开获取：https://github.com/gmuric/avax-tweets-dataset
2021-05-14 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
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
Low Government Performance and Uncivil Political Posts on Social Media: Evidence from the COVID-19 Crisis in the US
本研究利用 X/Twitter 上 800 多万条针对美国州长的帖子和神经网络分类方法，发现州级 COVID-19 病例增加会显著引发更多不文明政治表达，揭示了低政府绩效与非制度化在线参与之间的关联。
2024-01-19 cs.CY cs.SI
Characterizing and Comparing COVID-19 Misinformation Across Languages, Countries and Platforms
有关COVID-19的错误信息/虚假信息在全球社交媒体上泛滥。在这项研究中，我们调查了社交媒体上的COVID-19错误信息/虚假信息，这些信息使用多种语言-波斯语（波斯语），中文和英语，涉及多个国家-伊朗，中国和美国（US），以及多个平台，如Twitter，Facebook，Instagram，微博和WhatsApp。错误信息，尤其是关于全球大流行病的错误信息，是一个全球性问题，但对社交媒体上COVID-19错误信息的研究通常集中在单一语言（如英语），单一国家（如美国）或单一平台（如Twitter）。我们利用机会主义抽样，汇编了200个特定的病毒项目，但在1月1日至8月31日期间，这些语言，国家和平台上出现了错误信息。然后，我们根据错误信息的主题和错误信息的根本根源对这些集合进行分类。我们的多元文化及多语言团队观察到，社交媒体上COVID-19错误信息的性质在不同语言╱国家有很大差异，视乎文化、信仰╱宗教、社交媒体的普及程度、平台类型、言论自由及人民与政府的权力而定。我们观察到，政治是该数据集中所有三种语言中收集的大多数错误信息的根源。我们进一步观察了伊朗、中国和美国政府对平台的限制和平台对内容的限制的不同影响，以及它们对我们这个时代的一个关键问题的影响：我们如何控制错误信息，而不压制我们需要让政府负责的声音？
2020-10-15 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
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
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
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
COVID-19 on Social Media: Analyzing Misinformation in Twitter Conversations
University of Southern California（南加利福尼亚大学）
持续的冠状病毒（COVID-19）大流行凸显了当今全球化世界的相互联系。随着社交距离政策的实施，虚拟通信已成为（错误）信息的重要来源。随着越来越多的人依赖社交媒体平台获取新闻，识别错误信息并揭示有关COVID-19的在线话语的性质已成为一项关键任务。为此，我们自2020年3月1日起使用Twitter API收集与COVID-19相关的流媒体数据。我们根据事实核查来源确定了不可靠和误导性的内容，并检查了错误信息推文中的叙述，以及这些推文的参与分布。此外，我们提供了突出的错误信息推文的传播模式的例子。该分析在可访问的仪表板（https：//usc-melady.github.io/COVID-19-Tweet-Analysis）上展示和更新，以跟踪2020年3月1日至6月5日期间Twitter上关于COVID-19的在线话语和错误信息的性质。该仪表板提供了一个已识别的错误信息推文的每日列表，以及COVID-19 Twitter话语中的主题，情绪和新趋势。提供仪表板是为了提高对在线共享信息的性质和质量的可见性，并提供对从数据集中提取的见解和信息的实时访问。
2020-10-22 cs.CY cs.LG cs.SI
Influences of social media usage on public attitudes and behavior towards COVID-19 vaccine in the Arab world
背景：只有当相当比例的人接种疫苗时，疫苗接种计划才有效。然而，世界各地社区对疫苗的接受程度各不相同。社交媒体的使用可以说是影响公众对疫苗态度的因素之一。目的：本研究旨在确定社交媒体使用因素是否可用于预测阿拉伯世界人民对COVID-19疫苗的态度和行为。方法：在阿拉伯国家进行了一项在线调查，217名阿拉伯人参加了这项研究。应用逻辑回归分析来确定人口统计学和社交媒体使用因素预测公众对COVID-19疫苗的态度和行为。结果：217名被调查者中，56.22%的人愿意接受疫苗接种，41.47%的人犹豫不决。这项研究表明，社交媒体使用因素都不足以预测实际的疫苗接受行为。然而，分析显示，很少有社交媒体使用因素可以预测公众对COVID-19疫苗的态度。例如，频繁使用社交媒体的用户认为COVID-19的风险被夸大的可能性是不频繁使用社交媒体的用户的2.85倍（OR=2.85，95% CI=0.86-9.45，p=0.046）。而对接触者分享的疫苗信息更信任的参与者不太可能同意决策者已经证实疫苗是安全的（OR=0.528，95%CI = 0.276-1.012，p=0.05）。结论：社交媒体的使用和分享的信息可能会影响公众对COVID-19疫苗的态度。因此，在社交媒体上传播关于COVID-19和其他疫苗的正确和经验证的信息对于增加公众信任和应对不正确和错误信息的影响非常重要。
2022-06-08 cs.SI
Parasocial diffusion: K-pop fandoms help drive COVID-19 public health messaging on social media
本研究通过分析超700万条相关推文，发现K-pop粉丝群体（以BTS为核心推动者）能大幅提升公共卫生信息的传播效果，为公共卫生机构精准触达服务不足社群提供了新思路。
2023-10-07 cs.CY 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
Systematic Classification of Studies Investigating Social Media Conversations about Long COVID Using a Novel Zero-Shot Transformer Framework
South Dakota School of Mines and Technology（南达科他矿业理工学院）
本文提出基于 Transformer 的零样本分类框架，将长新冠社交媒体研究分为四类，并以置信度结果验证其无需训练数据即可快速、可扩展梳理文献的能力。
2025-03-14 cs.CY cs.LG 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
Dashboard of sentiment in Austrian social media during COVID-19
为了在COVID-19大流行期间接近实时地跟踪奥地利人口的在线情绪表达，我们使用来自三个不同数据源的数字痕迹建立了一个自我更新的情绪动态监测器。这使决策者和感兴趣的公众能够评估诸如对疫情期间采取的应对措施的态度以及早期可能出现的（精神）健康危机等问题。我们使用网络抓取和API访问从新闻平台derstandard.at、Twitter和学生聊天平台检索数据。我们记录了我们的工作流程的技术细节，以便为其他有兴趣为不同背景构建类似工具的研究人员提供材料。自动文本分析使我们能够突出显示COVID-19期间语言使用的变化，并与中性基线进行比较。我们使用特殊的词云来可视化整体差异。纵向来看，我们的时间序列显示焦虑的峰值可能与几个事件和媒体报道有关。此外，我们发现愤怒明显减少。这些变化持续的时间非常长（长达12周）。我们讨论这些和更多的模式，并将它们与集体情绪的出现联系起来。展示我们数据的交互式仪表板可在http://www.mpellert.at/covid19_monitor_austria/上在线获取。我们的工作吸引了媒体的关注，并成为奥地利国家图书馆收集的COVID-19网络资源档案的一部分。
2020-06-19 cs.CY cs.HC cs.SI
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
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
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 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
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
QCRI's COVID-19 Disinformation Detector: A System to Fight the COVID-19 Infodemic in Social Media
Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；HBKU（哈马德·本·哈利法大学）；Vellore Institute of Technology（韦洛尔理工学院）
自COVID-19疫情爆发以来，对抗持续的COVID-19信息流行已被世界卫生组织宣布为最重要的重点领域之一。虽然被消费和传播的信息包括宣传假治疗、谣言和阴谋论，以传播仇外心理和恐慌，但同时也有信息（例如，包含建议，促进治愈），可以帮助不同的利益相关者，如决策者。社交媒体平台使信息流行病成为可能，人们一直在努力策划这些平台上的内容，分析和揭穿它们。虽然大多数研究工作考虑一个或两个方面（例如，检测这些信息的真实性），在这项研究中，我们专注于一个多方面的方法，包括一个API，\url{https://app.swaggerhub.com/apis/yifan2019/Tanbih/0.8.0/}和一个演示系统，\url{https://covid19.tanbih.org}，我们免费和公开提供。我们相信这将有助于研究人员和不同的利益相关者。提供API服务和演示的屏幕播放。\url{https://youtu.be/zhbcSvxEKMk}
2022-03-08 cs.AI cs.CL cs.CY
"Double vaccinated, 5G boosted!": Learning Attitudes towards COVID-19 Vaccination from Social Media
University of Luxembourg（卢森堡大学）
为解决疫苗犹豫影响COVID-19疫苗接种工作的问题，了解公众疫苗接种态度并及时掌握其变化至关重要。尽管可靠性和可信度，传统的态度收集的基础上的调查是耗时和昂贵的，不能跟随疫苗接种态度的快速演变。我们利用社交媒体上的文本帖子，通过提出一个深度学习框架，近实时地提取和跟踪用户的疫苗接种立场。为了解决语言特征的影响，如在疫苗相关的话语中常用的讽刺和讽刺，我们将用户的社交网络邻居的最近的帖子整合到框架中，以帮助检测用户的真实态度。基于我们来自Twitter的注释数据集，与最先进的纯文本模型相比，从我们的框架实例化的模型可以将态度提取的性能提高23%。使用这个框架，我们成功地验证了使用社交媒体来跟踪现实生活中疫苗接种态度演变的可行性。我们进一步展示了我们的框架的一个实际用途，通过验证预测用户的疫苗犹豫变化与从社交媒体感知的信息的可能性。
2022-06-27 cs.CY cs.LG cs.SI
NAIST COVID: Multilingual COVID-19 Twitter and Weibo Dataset
自2019年年底爆发2019冠状病毒病（COVID-19）以来，其已影响全球200多个国家及数十亿人。由于“社交距离”和“呆在家里”等强制措施，这影响了人们的社会生活。“这导致了通过社交媒体的互动越来越多。鉴于社交媒体可以在全球范围内为我们带来有关COVID-19的宝贵信息，分享数据并鼓励针对COVID-19或其他传染病的社交媒体研究非常重要。因此，我们发布了一个与COVID-19相关的社交媒体帖子的多语言数据集，包括来自Twitter的英语和日语微博以及来自微博的中文微博。数据涵盖2020年1月20日至2020年3月24日的微博。本文还提供了一个定量和定性分析这些数据集，通过创建日常词云作为文本挖掘分析的一个例子。该数据集现在可以在Github上使用。该数据集可以通过多种方式进行分析，预计将有助于有效传达与COVID-19相关的预防措施。
2020-04-17 cs.IR cs.SI
"COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the Viral Spread of COVID-19 Misinformation
Cornell University（康奈尔大学）
传染性致命疾病COVID-19的爆发表明，大流行病以两种方式袭击公共卫生：第一，来自传染病本身，第二，来自怀疑和耻辱的瘟疫。现在，我们的手中和手机上爆发了一场道德争议。现代社会对社交媒体的依赖不仅方便了人们进入疫苗诊所和测试地点，而且也更频繁地让人们对“COVID-19是国际足联的阴谋”做出了令人费解的解释。麻省理工学院媒体实验室发现，假新闻“比真相传播得更远，更快，更深，更广，在所有类别的信息中，并且是一个数量级”[2]。问题是，错误信息的传播如何与身体流行病相互作用？在本文中，我们使用自然语言处理模型估计错误信息对COVID-19大流行的影响程度，并提供一种策略来打击可能造成广泛伤害的社交媒体帖子。
2022-06-12 cs.CL cs.CY cs.SI
Sense and Sensibility: Characterizing Social Media Users Regarding the Use of Controversial Terms for COVID-19
随着2019年新型冠状病毒在全球范围内的发展，尽管世卫组织已正式宣布该疾病为COVID-19，但一个有争议的术语-“中国病毒”仍被许多人使用。与此同时，全球网络媒体关于COVID-19相关种族攻击的报道稳步增加，其中大多数是针对中国人或亚洲人的。随着这一流行病变得越来越严重，越来越多的人开始在Twitter等社交媒体平台上谈论它。当他们提到COVID-19时，主要有两种方式：使用“中国病毒”或“武汉病毒”等有争议的术语，或使用“冠状病毒”等无争议的术语。在这项研究中，我们试图描述Twitter用户谁使用有争议的条款和那些谁使用无争议的条款。我们使用Twitter API检索1700万条相关推文及其作者的信息。我们发现这两组Twitter用户在其人口统计数据，用户级别功能（如追随者数量，政治追随状态以及地理位置）之间存在显着差异。此外，我们应用分类模型来预测Twitter用户谁更有可能使用有争议的条款。据我们所知，这是第一个大规模的基于社交媒体的研究，以描述用户在重大危机期间使用有争议的术语。
2020-04-24 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
Using Reports of Own and Others' Symptoms and Diagnosis on Social Media to Predict COVID-19 Case Counts: Observational Infoveillance Study in Mainland China
公共社交媒体数据能否用于预测COVID-19病例数？我们分析了2019年11月1日至2020年3月31日期间中国流行的类似Twitter的社交媒体平台微博上约1500万条与COVID-19相关的帖子。我们开发了一个机器学习分类器来识别“生病的帖子”，这是一个人自己和其他人的症状和诊断与COVID-19有关的报告。然后，我们对患病帖子和其他COVID-19帖子对每日病例数的预测能力进行了建模。我们发现，COVID-19的症状和诊断报告显著预测了每日病例数，比官方统计数据提前了14天。但其他COVID-19帖子没有类似的预测能力。对于带有地理标签的帖子子集（占所有检索到的帖子的3.10%），我们发现，无论医疗资源分布是否不平等和疫情爆发的时间轴如何，预测模式对湖北省和中国大陆其他地区都适用。研究人员和疾病控制机构应密切关注有关COVID-19的社交媒体信息圈。除了监控整体搜索和发布活动之外，筛选内容并有效地从噪音中识别真实信号至关重要。
2020-08-04 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
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
Conspiracy and debunking narratives about COVID-19 origination on Chinese social media: How it started and who is to blame
本文研究了2020年1月至4月期间中国主要社交媒体平台微博上关于COVID-19起源的阴谋和揭穿叙述。微博上流行的关于COVID-19的阴谋论，包括病毒是人类合成的或生物武器，与美国的有很大不同。他们把更多的责任归咎于美国，而不是中国，特别是在中美对抗之后。与阴谋帖子相比，揭穿帖子的用户参与度较低，但动员度较高。当这些故事来自女性和有影响力的人，并引用科学家的话时，揭穿这些故事会更吸引人。我们的研究结果表明，阴谋叙事可以携带高度的文化和政治取向。矫正工作应考虑政治动机，并确定重要的利益相关者，以重建国际对话，促进跨文化理解。
2020-11-17 cs.HC cs.SI
Quantifying Media Influence on Covid-19 Mask-Wearing Beliefs
本研究针对美国新冠口罩佩戴信念议题，构建标注新闻报道数据集，结合盖洛普民意数据验证了媒体信息与公众观点的细粒度关联，可用于分析情绪变化及驱动事件，为媒体影响研究提供方法参考。
2024-03-06 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
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
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
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
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
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
The COVID-19 Social Media Infodemic
我们通过对Twitter、Instagram、YouTube、Reddit和Gab上的大量数据分析，解决有关COVID-19的信息传播问题。我们分析了对COVID-19话题的参与度和兴趣，并对每个平台及其用户在全球范围内的话语演变进行了差异化评估。我们将信息传播与表征每个社交媒体平台的基本复制数$R_0$的流行病模型相匹配。此外，我们描述了从可疑来源传播的信息，在每个平台上发现了不同数量的错误信息。然而，来自可靠和可疑来源的信息并没有呈现不同的传播模式。最后，我们提供了依赖于平台的谣言放大的数值估计。
2020-03-10 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Revealing the Global Linguistic and Geographical Disparities of Public Awareness to Covid-19 Outbreak through Social Media
新型冠状病毒疫情对全球公共卫生构成前所未有的挑战。然而，不同国家的居民在疫情爆发期间表现出不同程度的Covid-19意识，并受到不均衡的健康影响。这项研究分析了2020年1月1日至6月30日的全球Twitter数据，试图回答两个研究问题。社交媒体上反映的新冠肺炎疫情期间公众意识的语言和地理差异是什么？不断变化的流行病意识能否预测COVID-19疫情？我们建立了一个Twitter数据挖掘框架，通过计算Ratio指数来量化和跟踪用户的认知度。在全球和国家两级审查了认识与健康影响之间的滞后关系。结果显示，对新冠肺炎认知度最高的用户主要是那些用印度和孟加拉国官方语言发推文的用户。亚洲国家在认识方面的差距比欧洲国家更大，东欧的认识高于中欧。最后，比率指数可以准确预测全球死亡率、全球病死率和国家水平死亡率，分别领先21-30天、35-42天和17天。这项研究及时深入了解了社交媒体在公共卫生研究中的人类行为。
2021-11-09 cs.SI physics.soc-ph
Observational Study of Working from Home during the COVID-19 Pandemic Using Social Media Data
自二零二零年三月起，由于确诊的COVID-19病例迅速增加，全国各地的公司开始在家工作，以帮助防止冠状病毒传播并拯救经济免受大流行的影响。不少机构曾进行调查，了解市民对WFH的意见。然而，调查结果是有限的，由于样本量小，随着时间的推移，动态的主题。这项研究旨在了解美国公众对COVID-19大流行期间在家工作的看法。我们使用Twitter数据进行了一项大规模的社交媒体研究，以描绘对WFH有积极/消极意见的不同群体。我们进行了一个普通的最小二乘回归调查的情绪WFH和用户特征，包括性别，年龄，种族，家庭收入中位数，人口密度之间的关系。为了更好地理解公众意见，我们使用潜在的Dirichlet分配提取的主题，并发现如何推文内容与人们的态度。这些发现提供了证据表明，关于WFH的情绪因用户特征而异。此外，内容分析揭示了情绪的细微差别，并揭示了与WFH相关的差异。
2021-07-12 cs.SI
Cutting through the noise to motivate people: A comprehensive analysis of COVID-19 social media posts de/motivating vaccination
Northern Illinois University（北伊利诺伊大学）；University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
通过分析两年数据集，识别影响COVID-19疫苗接种的促进与阻碍话题，发现内在动机比外部命令更能激励公众，为政策制定者提供策略。
2024-07-26 cs.CL cs.CY cs.LG
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
