[論文レビュー] Examination of community sentiment dynamics due to covid-19 pandemic: a case study from Australia

Jianlong Zhou, Shuiqiao Yang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2020

Misinformation and Its Impacts被引用数 23

ひとこと要約

本研究は、COVID-19パンデミック期にオーストラリア・ニューサウスウェールズで、18万3千人のユーザーが所属する地域自治体（LGA）ごとの9400万件のツイートを用いて、細分化された感情動態を分析した。全体としての感情は肯定的であったが、パンデミック期に低下し、一部のLGAでは肯定的から否定的へと感情が変化した。これは、政府の政策やRuby Princessクルーズ船の感染爆発といった高インパクトイベントに起因した。

ABSTRACT

The outbreak of the novel Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has caused unprecedented impacts to people's daily life around the world. Various measures and policies such as lock-down and social-distancing are implemented by governments to combat the disease during the pandemic period. These measures and policies as well as virus itself may cause different mental health issues to people such as depression, anxiety, sadness, etc. In this paper, we exploit the massive text data posted by Twitter users to analyse the sentiment dynamics of people living in the state of New South Wales (NSW) in Australia during the pandemic period. Different from the existing work that mostly focuses the country-level and static sentiment analysis, we analyse the sentiment dynamics at the fine-grained local government areas (LGAs). Based on the analysis of around 94 million tweets that posted by around 183 thousand users located at different LGAs in NSW in five months, we found that people in NSW showed an overall positive sentimental polarity and the COVID-19 pandemic decreased the overall positive sentimental polarity during the pandemic period. The fine-grained analysis of sentiment in LGAs found that despite the dominant positive sentiment most of days during the study period, some LGAs experienced significant sentiment changes from positive to negative. This study also analysed the sentimental dynamics delivered by the hot topics in Twitter such as government policies (e.g. the Australia's JobKeeper program, lock-down, social-distancing) as well as the focused social events (e.g. the Ruby Princess Cruise). The results showed that the policies and events did affect people's overall sentiment, and they affected people's overall sentiment differently at different stages.

研究の動機と目的

• オーストラリア・ニューサウスウェールズの地域自治体（LGA）レベルにおけるCOVID-19パンデミックの影響が、感情動態に与えた影響を検討すること。
• 国レベルや静的分析にとどまらず、異なるLGA間での感情極性の変動を特定すること。
• 雇用支援プログラム（JobKeeper）やロックダウン措置といった特定の政府政策が、公共の感情に与える影響を調査すること。
• Ruby Princessクルーズ船の出来事のような高インパクトな社会的出来事が、地域コミュニティの感情に与える影響を評価すること。
• 政策や出来事のトリガーに応じて、細分化された地理的スケールで感情がどのように時間経過とともに変化したかを理解すること。

提案手法

• オーストラリア・ニューサウスウェールズの地域自治体（LGA）に位置するユーザーの地理的タグが付与されたツイート約9400万件のデータセットを活用した。
• 自然言語処理（NLP）技術を用いて、テキストデータの感情分析を実施し、感情極性（肯定的、否定的、中立的）を分類した。
• 地域の感情変動を捉えるために、LGAレベルでの細分化された感情分析を実施した。
• パンデミック期に5か月間にわたり感情傾向の変化を追跡し、時間的変化を特定した。
• イベントベースの時系列分析を用いて、ロックダウンやJobKeeperプログラムなどの政策発表と感情変化を相関させた。
• 公衆政策や社会的出来事に関連するTwitterのトレンドトピックを特定・分析し、感情動態に与える影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オーストラリア・ニューサウスウェールズのLGAレベルで、COVID-19パンデミックの初期段階にわたり、感情極性はどのように時間経過とともに変化したか？
• RQ2 JobKeeperプログラムや距離を保つ措置といった政府政策が、異なるLGAにおける公共の感情にどの程度影響を与えたか？
• RQ3 Ruby Princessクルーズ船の出来事のような大きな社会的出来事が、地域コミュニティの感情動態にどのように影響したか？
• RQ4 肯定的から否定的へと顕著に感情が変化した特定のLGAは存在したか。その変化に寄与した要因は何か？
• RQ5 国レベルや集約された地域レベルの感情分析と比較して、LGAレベルでの感情動態はどのように異なるか？

主な発見

• 全体として肯定的な感情傾向が見られたが、パンデミック期にはニューサウスウェールズ全体の肯定的感情極性に顕著な低下が見られた。
• 多数のLGAが、主に肯定的から否定的へと感情が変化しており、地域的なメンタルヘルスへの影響が示唆された。
• JobKeeperプログラムやロックダウン措置といった政府政策は、感情に検出可能な変化を引き起こしたが、パンデミックの段階によって変化の方向性や大きさにばらつきが見られた。
• Ruby Princessクルーズ船の感染爆発のような高インパクトな出来事は、特に影響を受けたLGAにおいて急激な感情低下を引き起こした。
• 政策や出来事のトリガーに対する感情反応は一様ではなく、異なるLGAが感情変化の時間的パターンを独自に示した。
• 細分化されたLGAレベルでの分析は、国レベルや集約された地域レベルの分析よりも感情変化に対してより感受性が高かった。