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
Scope of Large Language Models for Mining Emerging Opinions in Online Health Discourse
Dartmouth College（达特茅斯学院）
该研究提出LLM驱动的在线健康社区新兴观点挖掘框架，将其建模为Reddit帖文标题-评论对的成对立场检测问题，发布长新冠主题的LC-stance数据集，验证GPT-4零样本立场检测性能更优，并分析模型误差来源。
2024-03-05 cs.CL 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
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
Mining Google and Apple mobility data: Temporal Anatomy for COVID-19 Social Distancing
我们使用谷歌和苹果的移动数据来识别、量化和分类不同程度的社交距离，并分析其对欧洲和美国第一波COVID-19大流行的影响。我们通过谷歌和苹果的数据确定了制定社交距离的时期，独立于政治决定。有趣的是，我们观察到欧洲国家和美洲国家在活动减少开始后两到五周感染率普遍下降。
2020-09-09 cs.SI physics.soc-ph
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
Mining Trends of COVID-19 Vaccine Beliefs on Twitter with Lexical Embeddings
Maharaja Surajmal Institute of Technology, GGSIPU（马哈拉贾苏拉杰马尔技术学院，GGSIPU）；Indraprastha Institute of Information Technology Delhi（德里英德拉普拉斯塔信息技术学院）；All India Institute of Medical Sciences（全印度医学科学学院）
社交媒体在全球传播新闻方面发挥着关键作用，并成为人们就各种主题发表意见的平台。全球各地的COVID-19疫苗接种活动伴随着各种各样的观点，这些观点往往受到情绪的影响，这些情绪会随着病例的增加、疫苗的批准以及在线讨论的多种因素而变化。本研究的目的是分析不同的情绪类别的时间演变：犹豫，愤怒，悲伤，预期，信仰和满意度的影响因素：疫苗推出，错误信息，健康影响和不公平的词汇类别创建属于五个国家的推文与重要的疫苗推出计划，即印度，美国，巴西，英国和澳大利亚。我们提取了近180万条与COVID-19疫苗接种相关的Twitter帖子的语料库。我们使用选定种子词的余弦距离，扩大了每个类别的词汇量，并跟踪了2020年6月至2021年4月期间其强度的纵向变化。我们使用社区发现算法来发现正相关网络中的模块。我们的研究结果表明，在所有国家中，对疫苗表示犹豫的推文中提到的健康相关影响最多。我们的研究结果表明，犹豫的模式在不同的地理位置是不同的，可以帮助我们学习有针对性的干预措施。我们还观察到，在疫苗批准前后，犹豫和满意等类别的线性趋势发生了显著变化。在冲积图中，愤怒和悲伤等负面情绪的重要性最高。它们与2021年4月印度观察到第二波COVID-19病例时的所有影响因素形成了一个重要模块。情绪和影响因素之间的关系被发现是可变的国家。
2021-07-20 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
Checkovid: A COVID-19 misinformation detection system on Twitter using network and content mining perspectives
Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学）
在COVID-19疫情期间，由于社交隔离和隔离，社交媒体平台是沟通的理想平台。此外，它是大规模传播错误信息的主要来源，被称为信息流行病。因此，自动揭穿错误信息是一个至关重要的问题。为了解决这个问题，我们在Twitter上展示了两个与COVID-19相关的错误信息数据集，并提出了一个错误信息检测系统，该系统包括基于机器学习算法和NLP技术的基于网络和基于内容的过程。在基于网络的过程中，我们专注于社会属性，网络特征和用户。另一方面，我们在基于内容的过程中直接使用推文的内容对错误信息进行分类，该过程包括文本分类模型（段落级和段落级）和相似度模型。基于网络的过程的评价结果显示，人工神经网络模型的F1得分为88.68%的最佳结果。在基于内容的过程中，我们的新的相似性模型，其中获得了90.26%的F1得分，显示了改进的错误信息分类结果相比，基于网络的模型。此外，在文本分类模型中，使用堆叠集成学习模型取得了最好的结果，获得了95.18%的F1分数。此外，我们在Constraint@AAAI2021数据集上测试了我们基于内容的模型，并获得了94.38%的F1分数，我们改进了基线结果。最后，我们开发了一个名为Replikovid的事实核查网站，该网站使用每个流程从不同角度检测COVID-19领域中的错误信息和信息性声明。
2021-07-20 cs.CL cs.LG 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
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
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
Fine-Tuning Transformers for Identifying Self-Reporting Potential Cases and Symptoms of COVID-19 in Tweets
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Barnard College（巴纳德学院）；Data Science Institute（数据科学研究所）；Columbia University（哥伦比亚大学）
我们描述了我们对2021年健康应用社交媒体挖掘（SMM 4 H）共享任务的任务5和6的直接方法。我们的系统基于对每个任务的Distill- BERT进行微调，以及首先对其他任务的模型进行微调。我们探讨了需要进行多少微调才能准确地将推文分类为包含自我报告的COVID-19症状（任务5），或者与COVID-19相关的推文是自我报告、非个人报告还是病毒的文献/新闻提及（任务6）。
2021-04-12 cs.CL cs.SI
Characterizing Twitter Interaction during COVID-19 pandemic using Complex Networks and Text Mining
COVID-19的爆发始于数月前，报告的起源是中国武汉市场。很快，这种病毒传播到其他国家，因为获得国际旅行是负担得起的，许多国家有一些飞行小时的距离，除了边境是一个不断流动的人。另一方面，互联网用户有使用社交网络分享内容的习惯，关于Covdid-19的问题，问题和想法也不例外。因此，有可能从一个城市、一个国家来分析社会网络互动，以了解这一全球性问题所产生的影响。南美洲是发展中国家的一个地区，面临着与政治，经济，公共卫生等有关的挑战。因此，本文的范围是分析南美国家的Twitter上的互动，并通过用户使用复杂网络表示和文本挖掘的数据流的特征。初步实验引入了模式存在的概念，类似于复杂系统。此外，度分布证实了拥有一个系统的想法，邻接矩阵的可视化显示了用户组发布和交互的存在，在此期间，有可能识别机器人不断发送帖子。
2020-09-11 cs.CY cs.IR cs.SI
Content analysis of Persian/Farsi Tweets during COVID-19 pandemic in Iran using NLP
The George Washington University（乔治华盛顿大学）；Flagship Pioneering（Flagship Pioneering公司）
伊朗、中国、韩国和意大利是在COVID-19第一波传播中遭受重创的国家之一。Twitter是国内外伊朗人广泛使用的在线平台之一，用于分享他们对各种问题的看法，想法和感受。在这项研究中，我们使用了超过530，000条关于COVID-19的波斯语/波斯语原创推文，分析了用户（主要是伊朗人）之间讨论的话题，以衡量和跟踪对大流行病的反应以及它如何随着时间的推移而演变。我们应用了一个随机样本的推文和主题建模工具的手动注释相结合，分类的内容和频率的每一类主题。我们确定了25个最重要的话题，其中居家隔离的生活经验成为一个主要的话题。我们还对更广泛的推文内容进行了分类，显示讽刺，其次是新闻，是伊朗用户的主要推文类型。虽然该框架和方法可用于跟踪公众对与COVID-19相关的持续发展的反应，但该框架的概括可以成为衡量伊朗公众对当地和国际上正在进行的政策措施或事件的反应的有用框架。
2020-05-17 cs.CL cs.CY cs.SI
How Have We Reacted To The COVID-19 Pandemic? Analyzing Changing Indian Emotions Through The Lens of Twitter
IIT Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；Mallya Aditi International School（马利亚阿迪蒂国际学校）
自疫情爆发以来，持续的COVID-19大流行已对全球人类生命及经济造成前所未有的损失。截至2020年7月18日，世界卫生组织（世卫组织）已报告超过1300万例确诊病例，其中包括216个国家和地区的近60万例死亡病例。尽管政府采取了多项措施，但印度的排名仍逐渐上升，成为继美国和巴西之后受疫情影响第三严重的国家，从而在其公民中引起广泛的焦虑和恐惧。由于世界上大多数人口继续被限制在家中，越来越多的人开始依靠推特等社交媒体平台表达他们对这一流行病各个方面的感受和态度。随着人们对心理健康的日益关注，分析公众影响的动态以预测任何潜在的威胁并采取预防措施变得势在必行。由于人类心灵的情感状态比微薄的二元情感更微妙，在这里，我们提出了一个基于深度学习的系统来识别人们的情绪从他们的推文。我们在两个多标签情感分类的基准数据集上取得了有竞争力的结果。然后，我们使用我们的系统来分析印度人的情绪反应的演变，因为流行病继续蔓延。我们还研究了随着时间的推移导致态度变化的突出因素的发展。最后，我们讨论了进一步改进我们工作的方向，并希望我们的分析可以帮助更好地监测公共卫生。
2020-08-20 cs.CL cs.SI
Social Behavior and Mental Health: A Snapshot Survey under COVID-19 Pandemic
University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）；Ulster University（阿尔斯特大学）；Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学）；University College Cork（科克大学）
在线社交媒体为监控人们的社交行为和精神困扰提供了一个渠道。由于COVID-19的限制，人们越来越多地使用在线社交网络来表达自己的感受。因此，有大量不同的用户生成的社交媒体内容。然而，COVID-19疫情改变了我们的生活、学习、社交及娱乐方式，影响了我们的福祉及心理健康问题。越来越多的研究利用在线社交媒体分析来检测和评估用户的心理状态。在本文中，我们调查了社交媒体分析用于精神障碍检测的文献，特别关注2020-2021年在COVID-19背景下进行的研究。首先，我们根据特征提取类型对调查研究进行分类，从语言使用模式到审美偏好和在线行为。其次，我们探索了用于精神障碍检测的检测方法，包括机器学习和深度学习检测方法。最后，我们讨论了使用社交媒体数据进行精神障碍检测的挑战，包括隐私和伦理问题，以及大规模扩展和部署此类系统的技术挑战，并讨论了过去几年的经验教训。
2021-05-17 cs.CL cs.CY cs.LG
From Fake News to #FakeNews: Mining Direct and Indirect Relationships among Hashtags for Fake News Detection
COVID-19大流行引起了全世界的关注，并允许假新闻，如“COVID-19是流感”，在社交媒体上迅速广泛传播。对抗这种冠状病毒信息流行病需要有效的方法来检测假新闻。为此，我们提出了一种方法来推断新闻的可信度，从标签参与新闻传播的社交媒体，动机标签和新闻可信度之间的紧密联系，在我们的实证分析观察。我们首先介绍一个新的图，它捕获了标签之间的所有（直接和\textit{indirect}）关系。然后，开发了一种与语言无关的半监督算法，以基于此构建的图来预测假新闻。本研究首先探讨主题标签之间的间接关系，所提出的方法可以扩展到任何同构图捕捉节点之间的全面关系。语言独立性使所提出的方法可以用于多语言虚假新闻检测。在两个真实世界数据集上进行的实验证明了我们的方法在识别假新闻方面的有效性，特别是在传播的\textit{early}阶段。
2022-11-20 cs.IR cs.SI
#lockdown: network-enhanced emotional profiling at the times of COVID-19
COVID-19疫情迫使世界各国采取前所未有的措施，如全国封城。为了充分理解情感和社会影响，有必要对人们如何看待这些意外事件进行大规模重建，但目前还没有。我们通过引入MERCURIAL（用于情绪分析的多层共现网络）来解决这一差距，MERCURIAL是一个利用单词和标签的语言网络来重建描述现实世界事件的社会话语的框架。我们使用MERCURIAL分析了来自意大利的101，767条推文，意大利是第一个以全国封锁应对COVID-19威胁的国家。这些数据是在3月11日至17日期间收集的，即意大利宣布封锁和世卫组织宣布COVID-19为大流行之后。我们的分析为这场危机的心理负担提供了独特的见解，重点是：（i）意大利官方的自我隔离运动（#iorestoacasa}），（ii）国家封锁（#italylockdown），（iii）社会谴责（#sciacalli）。我们的探索揭示了复杂情绪特征出现的证据，其中愤怒和恐惧（对政治辩论和社会经济影响）与信任，团结和希望（与机构和当地社区有关）共存。我们讨论了我们的研究结果与心理健康问题和应对机制，如煽动暴力，悲伤和团结。我们认为，我们的框架代表了一种创新的情绪状态温度计，一个强大的工具，为政策制定者快速衡量大量观众的感受，并根据认知数据制定适当的反应。
2020-05-09 cs.SI physics.soc-ph
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
Coronavirus statistics causes emotional bias: a social media text mining perspective
虽然COVID-19已经影响人类很长一段时间，但人们在网上搜索与流行病相关的信息，引起焦虑。从理论上讲，以往的研究已经证实，COVID-19病例的数量会引起负面情绪，但不同维度的统计数据，如输入病例数量、本地病例数量、政府指定的封锁区数量等，如何刺激人们的情绪，需要详细了解。为了获取人们对COVID-19的看法，本文首先提出了一个深度学习模型，该模型从带有地点标签的文本数据中对与疫情相关的文本进行分类。其次，进行基于多任务学习的情感分析。最后，它进行了固定效应面板回归与输出的情感分析。该算法的性能显示出一个有前途的结果。实证研究表明，虽然本地病例数量与风险感知呈正相关，但输入病例数量与信心水平呈负相关，这解释了为什么公民倾向于将长期大流行归咎于外国因素。此外，这项研究发现，以前的大流行袭击城市从痛苦中恢复缓慢，而地方政府在医疗保健方面的支出可以改善这种情况。我们的研究说明了基于不同来源的统计信息，由于认知偏差的风险感知和信心的原因。它补充了与流行病信息有关的知识。它还有助于将使用高级深度学习技术的情感分析与经验回归方法相结合的框架。
2022-11-16 cs.CY 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
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
Decision Making For Celebrity Branding: An Opinion Mining Approach Based On Polarity And Sentiment Analysis Using Twitter Consumer-Generated Content (CGC)
Shahid Beheshti University（沙希德·贝赫什蒂大学）；University of Tehran（德黑兰大学）；Amirkabir University of Technology（阿米卡比尔理工大学）
社交媒体中有关品牌的大量讨论为数字营销人员提供了跟踪和分析消费者对CGC中品牌、产品、影响者、服务和广告活动的感受和看法的绝佳机会。本研究旨在评估和比较公司和名人的业绩（即，具有在这些公司的广告活动中的经验的影响者）与在社交媒体上用于CGC的自动化情感分析进行比较，同时探索消费者对他们的感觉以观察哪个影响者（每个公司两个）与对应的公司对消费者思想具有更密切的影响。为此，利用来自品牌和影响者页面的几条消费者推文，通过朴素算法（基于词典）和朴素贝叶斯算法（机器学习方法）对机器学习和基于词典的情感分析方法进行比较，并获得评估活动的预期结果。研究结果表明，这些方法在准确性方面不同;机器学习方法具有更高的准确性。最后，结果显示，根据他们在以前的广告活动中的存在，哪个影响者更合适，并帮助我们公司在未来选择合适的影响者，并在随后进行更好，更合适，更有效的广告活动。需要对情感分类的准确性进行进一步的研究。这种方法应该用于其他社交媒体CGC类型。结果揭示了决策的情感分析方法是最好的方法，用于分析社会媒体。研究还发现，公司应该了解消费者的情绪，并在每次考虑活动时选择合适的人。
2021-09-26 cs.CY cs.DB cs.LG
The Ivory Tower Lost: How College Students Respond Differently than the General Public to the COVID-19 Pandemic
University of Rochester（罗切斯特大学）
最近，新型冠状病毒疾病-2019（COVID-19）的大流行为政府带来了终极挑战。在美国，确诊COVID-19感染病例最多的国家，总统已实施全国性的社交距离协议。自1918年流感大流行以来，一百年来第一次，美国人被要求呆在家里，避免与公众接触。因此，大多数公共场所和服务已停止运作。华盛顿大学3月7日停课后，美国千余所高校取消了面授课程和校园活动，影响了数百万学生。本文旨在通过挖掘人们在社交媒体上的观点，发现这种前所未有的破坏在我们的互动社会中对普通公众和高等教育人群的社会影响。我们发现大量COVID-19推文中包含的几个主题代表了与大流行相关的最核心问题，这是大学生和公众都非常关注的问题。此外，我们发现这两组Twitter用户对COVID-19问题的看法存在显著差异。据我们所知，这是第一个基于社交媒体的研究，重点是大学生社区的人口统计数据和重大危机期间对普遍社会问题的反应。
2020-04-21 cs.CL cs.LG cs.SI
Social Isolation, Digital Connection: COVID-19's Impact on Twitter Ego Networks
本文基于覆盖 7 年活动的 Twitter 大规模数据集，研究 COVID-19 封锁对在线自我中心网络结构的影响，发现封锁期间网络规模增大、社交圈更丰富且关系更亲密，封锁放松后恢复至封锁前水平。
2024-07-01 cs.SI physics.soc-ph
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
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
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
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
Twitter Interaction to Analyze Covid-19 Impact in Ghana, Africa from March to July
新型冠状病毒COVID-19已经影响了世界的各个方面，包括旅游，商业，教育等等。与每个国家一样，这一全球大流行病对加纳造成了类似的影响。在此期间，该国公民利用社交网络作为平台，寻找和传播有关传染病的信息，并分享自己的意见和感受。在这项研究中，我们使用文本挖掘从社交网络Twitter收集的数据中获得见解。我们对数据的探索使我们了解了2020年3月至7月期间加纳大阿克拉地区最常见的话题。我们观察到，该社交网络的用户参与度最初在3月份很高，但从4月到7月有所下降。其原因可能是，在该国宣布这种疾病时，人们在经历了最初的震惊之后，已经越来越适应这种情况。我们还在这些用户的推文中发现了某些词语，使我们能够了解当时个人的情绪和精神状态。
2020-08-31 cs.CY 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
What Sentiment and Fun Facts We Learnt Before FIFA World Cup Qatar 2022 Using Twitter and AI
Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）；HKUST（香港科技大学）
本文提出了一种基于机器学习和Vader算法的情感分析解决方案，通过收集至少13万条与2022年卡塔尔世界杯相关的Twitter推文，揭示了世界杯开幕前公众的积极情感和相关趣闻。
2023-06-28 cs.CL cs.SI
Understanding Public Opinion on Using Hydroxychloroquine for COVID-19 Treatment via Social Media
羟氯喹（HCQ）用于预防或治疗由蚊子叮咬引起的疟疾。最近，该药物被建议用于治疗COVID-19，但尚未得到科学证据的支持。有关药物疗效的信息充斥着社交网络，通过歪曲他们对药物疗效的看法，对社区构成潜在威胁。本文通过分析推文的反应模式和情绪，研究社交网络用户对使用HCQ治疗COVID-19的建议的反应。我们从2020年2月至12月收集了164，016条推文，并使用文本挖掘方法来识别社会反应模式和意见随时间的变化。我们的描述性分析发现，用户的反应模式与HCQ和COVID-19治疗发展的社交和新闻推送密切相关。该研究将推文和谷歌搜索频率联系起来，以揭示当地社区对不同州使用HCQ治疗COVID-19的观点。此外，我们的推文情感分析显示，公众对使用HCQ治疗COVID-19的建议的意见随着时间的推移发生了显著变化。数据显示，早期的支持率很高，但在10月份显着下降。最后，使用人类对4，850条推文的手动分类作为我们的基准，我们的情感分析表明，Google Cloud自然语言算法在分类推文方面优于Valence Aware Dictionary和social Reasoner，特别是在讽刺推文组中。
2022-01-01 cs.IR 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
How They Tweet? An Insightful Analysis of Twitter Handles of Saudi Arabia
社交网站的出现吸引了世界各地的许多用户在多个平台上分享他们的感受，新闻，成就和个人想法。最近因COVID 19全球封城而引发的危机显示，当社交距离无处不在时，这些在线社交平台如何变得更加强大，并成为人们之间联系的主要来源。因此，我们调查了Twitter用户及其在语言、推文频率、所属地区等方面的习惯。一个有见地的分析tweets和twitter处理的王国已经提出。结果显示了一些有趣的事实，这些事实旨在为与中东有关的社会，政治和数据科学领域的进一步研究奠定平台。
2021-05-22 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
Some Pragmatic Prevention's Guidelines regarding SARS-CoV-2 and COVID-19 in Latin-America inspired by mixed Machine Learning Techniques and Artificial Mathematical Intelligence. Case Study: Colombia
Institución Universitaria Pascual Bravo（帕斯夸尔·布拉沃大学机构）；Institución Universitaria ITM (Instituto Tecnológico Metropolitano)（ITM大学机构（大都会理工学院））；Visión Real Cognitiva S.A.S.（真实视觉认知股份公司）；Tecnológico de Antioquia - Institución Universitaria（安蒂奥基亚理工学院-大学机构）
我们使用了一种增强的方法，结合了特定形式的人工智能技术，意见挖掘和人工数学智能（AMI），以及关于冠状病毒SARS-CoV-2传播的公共数据和自首例阳性病例报告以来的前三个月内哥伦比亚COVID-19疾病的发病率。所获得的结果，以及来自AMI中出现的基本认知机制的全球分类学的概念工具，以及来自哥伦比亚公共卫生和主流社交媒体的适当背景信息，使我们能够说明具体的预防指南，以更好地重建哥伦比亚的初始安全和稳定的生活条件，并以扩展的方式在类似的拉丁美洲国家。更具体地说，我们描述了三个主要的指导方针：1）定期创造性的可视化和有效的规划，2）持续使用建设性的语言框架，3）频繁和适度使用动觉例程。应从认知和行为的角度，而不是从生物学的角度，将它们理解为有效的工具。更重要的是，前两项准则应与第三项准则整体合作，以确认COVID-19对整个人类（包括身心）的全球影响。
2021-05-12 cs.AI cs.SI
Data-driven Inferences of Agency-level Risk and Response Communication on COVID-19 through Social Media based Interactions
公共机构通过社交媒体进行的风险和应对沟通在新型冠状病毒（COVID-19）的出现和传播中发挥了重要作用，这种互动在其他信息渠道中得到了回应。这项研究收集了对时间敏感的在线社交媒体数据，并使用数据驱动的方法分析了公共卫生（WHO，CDC），应急（FEMA）和交通（FDOT）机构的此类通信模式。工作范围包括详细了解各机构在大流行期间如何通过社交媒体传达风险信息，以及如何影响社区反应（即封锁时间、重新开放时间）和疾病爆发指标（即确诊病例数、死亡人数）。这些数据包括来自不同机构的Twitter互动（平均每个机构2.15 K条推文）和2020年2月21日至2020年6月6日期间观察到的COVID-19病例和死亡的众包数据（即Worldometer）。这里应用了几种机器学习技术，例如（即随着时间的推移进行主题挖掘和情感评级），以识别在这段前所未有的时间内出现的主题的动态。结果的时间信息图捕捉了机构一级在传播有关面部覆盖、家庭隔离、社交距离和接触者追踪重要性的信息方面随时间的变化。此外，各机构在讨论社区传播、缺乏个人防护设备、检测和医疗用品、烟草使用、疫苗、心理健康问题、住院治疗、飓风季节、机场、建筑工程等问题时表现出分歧。研究结果可以支持更有效地传递风险和应对信息，因为社区转向新常态以及未来的流行病。
2020-08-10 cs.SI physics.soc-ph
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
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
What is the people posting about symptoms related to Coronavirus in Bogota, Colombia?
在过去的几个月里，世界卫生组织（世卫组织）创造的新型冠状病毒COVID-19的新突变越来越引起人们的警觉，它对经济、卫生、政治等许多领域产生了影响。这种情况被世界卫生组织宣布为大流行，因为它在许多国家迅速蔓延。与此同时，人们正在使用社交网络来表达他们的想法，感受或实验，所以这些人是社会传感器，有助于分析他们的城市正在发生的事情。本文的目的是分析哥伦比亚人生活在波哥大的半径为50公里的出版物，使用文本挖掘技术从语言学的方法。这些结果支持了对哥伦比亚传播与covid 19症状相关的理解。
2020-03-25 cs.CY cs.IR cs.SI
BERT based Transformers lead the way in Extraction of Health Information from Social Media
Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education（曼尼帕尔理工学院，曼尼帕尔高等教育学院）
本文介绍了我们提交的2021年健康社交媒体挖掘（SMM 4 H）共享任务。我们参与了两项任务：（1）对英文推文中提及的药物不良反应（ADE）进行分类、提取和标准化（任务1）;（2）对包含症状的COVID-19推文进行分类（任务6）。我们的第一个任务的方法使用的语言表示模型RoBERTa与二进制分类头。对于第二个任务，我们使用基于RoBERTa的BERTweet。对这两个任务的预训练模型进行微调。模型被放置在定制的特定于域的处理管道之上。我们的系统在子任务1（a）的所有提交中排名第一，F1分数为61%。对于子任务1（b），我们的系统获得了50%的F1分数，比所有提交的平均分数提高了+8%F1。BERTweet模型在SMM 4 H 2021 Task-6上取得94%的F1分数。
2021-04-15 cs.CL cs.SI
