[論文レビュー] CoronaVis: A Real-time COVID-19 Tweets Data Analyzer and Data Repository

Kabir My, Sanjay Madria|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 28被引用数 22

ひとこと要約

CoronaVis は、米国発の新型コロナウイルス関連ツイートを処理し、トピックモデリング、主観性、人間の感情を可視化するリアルタイムのツイッター・データ分析・リポジトリです。クリーニングされた公開データセットを提供し、パンデミック期における社会的心理や行動を研究するための動的分析を可能にし、危機管理や今後のパンデミックへの備えを支援します。

ABSTRACT

Due to the nature of the data and public interaction, twitter is becoming more and more useful to understand and model various events. The goal of CoronaVis is to use tweets as the information shared by the people to visualize topic modeling, study subjectivity, and to model the human emotions during the COVID-19 pandemic. The main objective is to explore the psychology and behavior of the societies at large which can assist in managing the economic and social crisis during the ongoing pandemic as well as the after-effects of it. The novel coronavirus (COVID-19) pandemic forced people to stay at home to reduce the spread of the virus by maintaining social distancing. However, social media is keeping people connected both locally and globally. People are sharing information (e.g. personal opinions, some facts, news, status, etc.) on social media platforms which can be helpful to understand the various public behavior such as emotions, sentiments, and mobility during the ongoing pandemic. In this work, we develop a live application to observe the tweets on COVID-19 generated from the USA. In this paper, we have generated various data analytics over a period of time to study the changes in topics, subjectivity, and human emotions. We also share a cleaned and processed dataset named CoronaVis Twitter dataset (focused on the United States) available to the research community at this https URL. This will enable the community to find more useful insights and create different applications and models to fight with COVID-19 pandemic and future pandemics as well.

研究の動機と目的

• リアルタイムのツイッター・データを用いて、新型コロナウイルスパンデミック期における一般の感情、感情、行動様式を理解すること。
• 公的議論における進化するトピック、主観性、感情的傾向を可視化するライブアプリケーションを開発すること。
• 幅広い研究利用を目的として、米国を対象とした新型コロナウイルス関連ツイートのクリーニング済み、処理済みデータセットを構築・共有すること。
• パンデミック関連の出来事に対する社会的反応を分析することで、公衆衛生および危機管理を支援すること。
• 再利用可能で高品質なデータセットと分析フレームワークを提供することで、今後のパンデミック研究を可能にすること。

提案手法

• システムは、米国発の新型コロナウイルス関連ツイートに焦点を当てたリアルタイムのツイッター・ストリームを受信する。
• 自然言語処理技術を用いて、ツイートからトピックを抽出・分類する。
• 主観性およびセンチメント分析を実施し、ツイートの感情的トーンと事実的コンテンツを評価する。
• 感情検出モデルを用いて、ツイートに表現された人間の感情を分類する。
• データパイプラインにより、長期的分析および公開共有に適した形でツイートをクリーニング・構造化する。
• ライブWebアプリケーションにより、時間経過に伴うトピック、主観性、感情の傾向を可視化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国のソーシャルメディア議論における新型コロナウイルス関連のトピックは、時間の経過とともにどのように変化するか？
• RQ2 パンデミックに関する一般のツイートにおける主観性とセンチメントの分布はいかなるものか？
• RQ3 主な公衆衛生イベントや政策変更に伴い、恐怖、不安、希望といった人間の感情はどのように変化するか？
• RQ4 リアルタイムのソーシャルメディアデータから、一般行動や認識のパターンをどのように特定できるか？
• RQ5 クリーニング済みの米国新型コロナウイルス関連ツイートデータセットは、今後の研究およびモデル開発をどのように支援できるか？

主な発見

• システムは、時間の経過に伴いパンデミック関連の一般議論トピックの動的なシフトを効果的に捉えている。
• ツイートの主観性レベルは顕著に変動しており、事実と意見の混在した一般の関与が示唆される。
• 感情的傾向には、主要な公衆衛生イベントや政策変更と対応する明確なシフトが観察される。
• CoronaVis ツイッター・データセットは公開され、再現可能な研究およびモデルトレーニングを可能にしている。
• リアルタイム分析により、感情的トーンと特定のパンデミック関連イベントとの相関が明らかになった。
• 本プラットフォームは、公衆衛生危機期におけるソーシャルメディアを用いた大規模な行動的・心理的監視の実現可能性を示している。