[論文レビュー] Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media

Tao Na, Wei Cheng+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 27被引用数 8

ひとこと要約

本研究では、英国および米国のTwitterデータを用いた自然言語処理（NLP）を用いて、新型コロナウイルスワクチンに対する世論の感情を分析した。VADERと、新規に提案された重み付き影響スコアリング法を適用した結果、最多の時期に約40％のユーザーが否定的意見を示した。ファイザーが最も議論の対象となったが、ワクチンの安全性、特に接種後の死亡事例に関する懸念が否定的意見を牽引した。一方、肯定的意見は主に有効性と安全性に集中していた。

ABSTRACT

Social media is an appropriate source for analyzing public attitudes towards the COVID-19 vaccine and various brands. Nevertheless, there are few relevant studies. In the research, we collected tweet posts by the UK and US residents from the Twitter API during the pandemic and designed experiments to answer three main questions concerning vaccination. To get the dominant sentiment of the civics, we performed sentiment analysis by VADER and proposed a new method that can count the individual's influence. This allows us to go a step further in sentiment analysis and explain some of the fluctuations in the data changing. The results indicated that celebrities could lead the opinion shift on social media in vaccination progress. Moreover, at the peak, nearly 40\% of the population in both countries have a negative attitude towards COVID-19 vaccines. Besides, we investigated how people's opinions toward different vaccine brands are. We found that the Pfizer vaccine enjoys the most popular among people. By applying the sentiment analysis tool, we discovered most people hold positive views toward the COVID-19 vaccine manufactured by most brands. In the end, we carried out topic modelling by using the LDA model. We found residents in the two countries are willing to share their views and feelings concerning the vaccine. Several death cases have occurred after vaccination. Due to these negative events, US residents are more worried about the side effects and safety of the vaccine.

研究の動機と目的

• 英国および米国の住民における新型コロナウイルスワクチンに対する世論の感情を、ソーシャルメディアを用いて理解すること。
• どのワクチンブランドが最も多く議論されており、それが肯定的または否定的にどのように認識されているかを特定すること。
• トピックモデリングを用いて、ワクチンに関する主な懸念事項や議論のテーマを同定すること。
• 影響力のあるユーザーが感情の傾向にどのように影響しているかを評価するための重み付き影響スコアリング法を開発すること。
• 公衆衛生およびコミュニケーション戦略のための、タイムリーな洞察を提供すること。

提案手法

• 英語のツイートを、Twitter APIを介して英国および米国から収集し、ワクチン関連のキーワードでフィルタリングした。
• VADERを用いて、ツイートの感情を肯定的、否定的、ニュートラルに分類した。
• ユーザーの影響力（フォロワー数、リツイート数など）を組み込んだ重み付きVADER法を提案し、感情スコアに重みを付与した。
• LDAトピックモデリングを用いて、ツイート内の主要なトピックを抽出し、時間的推移、国別、感情極性別に分析した。
• 手動で主要なワクチンブランド（ファイザー、阿斯利ケン、モデルナ）と関連キーワードを特定し、感情比較に用いた。
• 語彙頻度のトレンドと現実の出来事との整合性を検討することで、トピックモデルの整合性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パンデミック期における英国および米国の住民が新型コロナウイルスワクチンに対して示す感情の主な傾向は何か？
• RQ2 どのワクチンブランドが最も多く議論されており、ブランドごとの公衆の感情はどのように異なるか？
• RQ3 ソーシャルメディアの投稿で、ワクチンに関する主な議論トピックや懸念事項は何か？
• RQ4 影響力のあるユーザーは、ソーシャルメディア上の感情傾向にどのように影響を与えるか？
• RQ5 感情およびトピックの傾向は時間経過とともにどのように変化し、英国と米国でどのように異なるか？

主な発見

• ワクチン接種のピーク期には、英国および米国の住民の約40％が新型コロナウイルスワクチンに対して否定的な感情を示した。
• ファイザーは両国で最も多く議論されたワクチンブランドであり、全ブランドの中で最高の肯定的評価を得ていた。
• 肯定的意見の9％以上がワクチンの有効性を指摘しており、8.5％が「安全」または「無料」といった肯定的属性を強調した。
• 否定的意見は、接種後の死亡事例に関する懸念と強く関連しており、「死亡」、「症例」、「ニュース」が否定的トピックの主要キーワードであった。
• ワクチンの供給不足が主な議題となった英国を除き、ワクチンの分配に関する懸念が時間経過とともに高まった。
• 大多数の否定的意見は、ワクチンそのものに直接批判を向けているわけではなく、ロックダウンやウイルスによる被害といった、パンデミックに起因する広範なストレス要因と間接的に関連していた。