[論文レビュー] Social Media Study of Public Opinions on Potential COVID-19 Vaccines: Informing Dissent, Disparities, and Dissemination

Hanjia Lyu, Junda Wang+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2020

Vaccine Coverage and Hesitancy参考文献 40被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、600万件を超えるTwitter投稿を対象に、人間がガイドする機械学習フレームワークを用いて、新型コロナウイルスワクチンに関する公的世論を、ワクチン推進、ワクチン接種へのためらい、ワクチン反対の3つのグループに分類した。その結果、経済的に不利な立場にあり、パンデミック体験が深刻な人々ほど極端な意見を示す傾向にあり、ワクチン接種へのためらいの主な要因は安全性、有効性、政治的懸念であることが判明した。

ABSTRACT

The current development of vaccines for SARS-CoV-2 is unprecedented. Little is known, however, about the nuanced public opinions on the vaccines on social media. We adopt a human-guided machine learning framework using more than six million tweets from almost two million unique Twitter users to capture public opinions on the potential vaccines for SARS-CoV-2, classifying them into three groups: pro-vaccine, vaccine-hesitant, and anti-vaccine. We aggregate opinions at the state and country levels, and find that the major changes in the percentages of different opinion groups roughly correspond to the major pandemic-related events. Interestingly, the percentage of the pro-vaccine group is lower in the Southeast part of the United States. Using multinomial logistic regression, we compare demographics, social capital, income, religious status, political affiliations, geo-locations, sentiment of personal pandemic experience and non-pandemic experience, and county-level pandemic severity perception of these three groups to investigate the scope and causes of public opinions on vaccines. We find that socioeconomically disadvantaged groups are more likely to hold polarized opinions on potential COVID-19 vaccines. People who have the worst personal pandemic experience are more likely to hold the anti-vaccine opinion. Next, by conducting counterfactual analyses, we find that the U.S. public is most concerned about the safety, effectiveness, and political issues regarding potential vaccines for COVID-19, and improving personal pandemic experience increases the vaccine acceptance level. We believe this is the first large-scale social media-based study to analyze public opinions on potential COVID-19 vaccines that can inform more effective vaccine distribution policies and strategies.

研究の動機と目的

• リアルタイムのSNSデータを用いて、潜在的な新型コロナウイルスワクチンに関する公的世論の広がりとその駆動要因を理解すること。
• ワクチン推進、ワクチン接種へのためらい、ワクチン反対の立場に関連する人口統計学的、社会経済的、行動的要因を同定すること。
• 個人のパンデミック体験および郡レベルのパンデミック深刻度がワクチン態度に与える影響を検討すること。
• 米国におけるワクチン受容の格差と主な懸念事項を特定することで、公衆衛生戦略の立案を支援すること。

提案手法

• 2020年9月から11月にかけて、新型コロナウイルスワクチンに関連するキーワードを用いて、約200万人のユニークなユーザーから600万件を超えるツイートを収集した。
• 最先端のトランスフォーマー・モデル（XLNet）と専門家がアノテートしたデータを組み合わせた人間がガイドする機械学習フレームワークを適用し、ツイートを3つの意見カテゴリに分類した：ワクチン推進、ワクチン接種へのためらい、ワクチン反対。
• 年齢、性別、収入、社会的資本（フォロワー数、いいね数、公式認証ステータス）、政治的立場、地理的位置などの個人レベルの特徴を抽出した。
• 自らの健康状態や家族への影響に関する感情分析を通じて個人のパンデミック体験を測定し、ジョンズ・ホプキンス大学CSSEデータを用いて郡レベルのパンデミック深刻度を測定した。
• 多項ロジスティック回帰を用いて意見グループへの所属をモデル化し、因果的影響を評価するための反事実分析を実施した。
• モデルの性能を評価するためにF1スコア0.63を用い、人的介入によるフィードバックを組み込むことでアノテーションの正確性を向上させ、バイアスを低減した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SNS上でのワクチン推進、ワクチン接種へのためらい、ワクチン反対の意見に関連する主な人口統計学的および社会経済的要因は何か？
• RQ2 新型コロナウイルス感染体験が個人のワクチン態度にどのように影響するか？
• RQ3 郡レベルのパンデミック深刻度の認識がワクチン受容にどの程度影響を及えるか？
• RQ4 安全性、有効性、政治的要因のうち、どれが新型コロナウイルスワクチンに関する世論形成に最も影響を与えるか？
• RQ5 SNS行動（フォロワー数、いいね数、公式認証ステータスなど）は、ワクチンに関する意見の極端化とどの程度相関するか？

主な発見

• 経済的に不利な立場にある人々は、極端な意見を示す可能性が顕著に高い：ワクチン推進（オッズ比 = 1.49、95％信頼区間 [1.26, 1.75]）、ワクチン反対（オッズ比 = 1.69、95％信頼区間 [1.49, 1.91]）。
• 個人のパンデミック体験が深刻なほど、ワクチン反対の立場を取る可能性が高くなる（回帰係数 B = -0.18、標準誤差 SE = 0.04、p < .001、オッズ比 = 0.84、95％信頼区間 [0.77, 0.90]）。
• トランプ氏のツイートをフォローしている人々はワクチン反対の立場を取る可能性が高く、バイデン氏をフォローしている人々はワクチン接種へのためらいを示す可能性が高い。
• 農村部および準都市部に住む人々はワクチン反対の立場を取る傾向が強く、社会的資本（例えばフォロワー数が多いなど）が高い人々ほど意見の極端化が顕著に見られる。
• 米国の世論は、ワクチンの安全性、有効性、政治的影響の順に最も懸念しているが、個人のパンデミック体験が改善すればワクチン受容度が向上する。
• 反事実分析により、政治的懸念を軽減し、個人のパンデミック体験を改善することで、ワクチン受容度を顕著に向上させられると確認された。