[論文レビュー] Exploratory Analysis of COVID-19 Related Tweets in North America to Inform Public Health Institutes

Hyeju Jang, Emily Rempel+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 10被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、2020年1月から5月にかけてカナダおよび米国のCOVID-19関連ツイートを対象に、トピックモデリングと人間を介した分類ベースの感情分析（ABSA）を適用し、公衆の懸念や公衆衛生介入への反応を同定した。主な発見では、社会的距離の確保、マスク、症例データに関する公衆の関心が変化し、誤情報やアジア系差別に対する否定的感情が顕著であった。これらは公衆衛生メッセージ作成に役立つインサイトを提供する。

ABSTRACT

Social media is a rich source where we can learn about people's reactions to social issues. As COVID-19 has significantly impacted on people's lives, it is essential to capture how people react to public health interventions and understand their concerns. In this paper, we aim to investigate people's reactions and concerns about COVID-19 in North America, especially focusing on Canada. We analyze COVID-19 related tweets using topic modeling and aspect-based sentiment analysis, and interpret the results with public health experts. We compare timeline of topics discussed with timing of implementation of public health interventions for COVID-19. We also examine people's sentiment about COVID-19 related issues. We discuss how the results can be helpful for public health agencies when designing a policy for new interventions. Our work shows how Natural Language Processing (NLP) techniques could be applied to public health questions with domain expert involvement.

研究の動機と目的

• ソーシャルメディアデータを用いて、北米におけるCOVID-19に対する公衆の反応や懸念を理解すること。
• 公衆衛生介入に関する公衆の議論が、政策の実施に伴い時間経過とともにどのように変化したかを特定すること。
• ドメイン専門家によるフィードバックを組み込んだ分類ベースの感情分析を適用し、マスク、社会的距離の確保、誤情報など、特定の問題に対する公衆の感情を評価すること。
• 公衆衛生機関がコミュニケーションや干渉策の設計を改善できるように、実務的インサイトを提供すること。
• NLPと公衆衛生専門知識を統合することで、現実の政策に影響を与える価値を示すこと。

提案手法

• カナダおよび米国の英語圏のCOVID-19ツイート319,524件に対して、潜在的ディリクレ割り当て（LDA）を用いたトピックモデリングを実施した。
• ドメイン特化した要因および感情の語彙を、人間を介したプロセスで精練し、公衆衛生に特化した関連性を高めた。
• 弱教師ありABSAを実行するためのABSAアプリケーション（ABSAapp）システムを採用し、ラベル付き学習データがなくても、要因および感情語の手動編集を可能にした。
• 主要な公衆衛生介入の日付と一致するように、トピックの出現頻度と感情の傾向を時間経過で追跡した。
• 公衆衛生専門家との協働を通じて、結果の解釈と政策的関連性を検証した。
• 場所のメタデータを含む英語ツイートに焦点を当て、ツイート前処理ツールおよびspaCyを用いてトークン化と正規化を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2020年1月から5月にかけて、カナダおよび米国におけるCOVID-19関連の公衆の議論はどのように変化したか？
• RQ2 マスクや社会的距離の確保などの主要な公衆衛生介入に対する公衆の感情傾向は、政策実施のスケジュールとどのように相関したか？
• RQ3 SNSに反映された公衆の主な懸念事項と感情的反応は何か？
• RQ4 専門家を介したフィードバックを組み込んだ分類ベースの感情分析は、公衆衛生問題における公衆感情の理解をどのように向上させられるか？
• RQ5 ソーシャルメディア分析は、公衆衛生メッセージ作成や干渉策の設計にどのように活用できるか？

主な発見

• 2020年3月24日以降、社会的距離の確保および自宅待機に関するトピック（T1およびT4）が顕著に増加した。これは、カナダの連邦的隔離措置および米国複数州の自宅待機命令の実施時期と一致した。
• 症例および検査データに関する議論（T5）は、時間経過とともに徐々に増加し、公衆がパンデミックの指標に関心を高めていることを示した。
• マスクおよびフェイスカバーに関するトピック（T6）は、2020年3月にわずかに減少したが、この時期に公衆衛生当局がマスクの有効性について発表したことが背景にある可能性がある。
• 感情分析の結果、新型コロナウイルスの流行自体、誤情報、準備体制への対応に対して、主に否定的 sentiment が見られた。
• マスクに対する混合感情は、公衆の混乱や矛盾するメッセージの影響を示しており、アジア系への否定的 sentiment は、パンデミック期に増加するアジア系差別を示している。
• 公衆衛生専門家は、年齢関連のメッセージ作成や差別のに関する発見が、より的を射た公衆衛生コミュニケーション戦略の策定に役立つと確認した。