[論文レビュー] Towards Characterizing COVID-19 Awareness on Twitter

Muhammad Saad, Muhammad Hassan+1 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 10被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、2020年4月までのCOVID-19に最も影響を受けていた20か国（2019年12月〜2020年4月）のTwitterデータを分析し、公衆の認知度とパンデミックの広がりの関係を明らかにした。トレンド追跡、ツイート数分析、トピックモデリング、感情分析を用いた結果、感染率が低かった国では、ソーシャルディスタンシングや隔離措置といった予防策について、より早期かつ肯定的な議論がなされていた。これは、ソーシャルメディアが公衆の健康認識を強化し、パンデミックの結果に影響を与える可能性があることを示唆している。

ABSTRACT

The coronavirus (COVID-19) pandemic has significantly altered our lifestyles as we resort to minimize the spread through preventive measures such as social distancing and quarantine. An increasingly worrying aspect is the gap between the exponential disease spread and the delay in adopting preventive measures. This gap is attributed to the lack of awareness about the disease and its preventive measures. Nowadays, social media platforms (ie., Twitter) are frequently used to create awareness about major events, including COVID-19. In this paper, we use Twitter to characterize public awareness regarding COVID-19 by analyzing the information flow in the most affected countries. Towards that, we collect more than 46K trends and 622 Million tweets from the top twenty most affected countries to examine 1) the temporal evolution of COVID-19 related trends, 2) the volume of tweets and recurring topics in those trends, and 3) the user sentiment towards preventive measures. Our results show that countries with a lower pandemic spread generated a higher volume of trends and tweets to expedite the information flow and contribute to public awareness. We also observed that in those countries, the COVID-19 related trends were generated before the sharp increase in the number of cases, indicating a preemptive attempt to notify users about the potential threat. Finally, we noticed that in countries with a lower spread, users had a positive sentiment towards COVID-19 preventive measures. Our measurements and analysis show that effective social media usage can influence public behavior, which can be leveraged to better combat future pandemics.

研究の動機と目的

• パンデミック初期における、異なる国におけるTwitter上でのCOVID-19に関する公衆の認知の変化を調査すること。
• Twitterトレンドやツイートの量とタイミングが、国家レベルのパンデミック広がり率と相関しているかどうかを検討すること。
• ソーシャルディスタンシング、隔離、ロックダウン政策などの予防策に対するユーザーの感情を分析すること。
• 予防策やリスク低減に関する公衆の議論を理解するために、ツイート内の繰り返し現れるトピックを同定すること。
• ソーシャルメディア活動が、効果的な公衆衛生準備状況の早期指標として機能するかどうかを評価すること。

提案手法

• 2020年4月19日時点でCOVID-19に最も影響を受けていた20か国のうち、48,000件を超えるTwitterトレンドと6億2200万件のツイートを収集した。
• Trendogateを用いてトレンドを収集する分散型クローラーシステムを導入し、85人のワーカーにツイート収集タスクをスケジューリングして分散処理した。
• バイグラム分析やトピックモデリングを用いて、ツイートから繰り返し現れるテーマを抽出する自然言語処理（NLP）技術を適用した。
• 事前に訓練されたモデルを用いて感情分析を実施し、ソーシャルディスタンシング、隔離、ロックダウンなどの主要な予防策に対する感情を分類した。
• トレンドやツイート数の時間的パターンを、公式の国家レベルのCOVID-19症例タイムラインと照合し、準備状況を評価した。
• 米国、イタリア、スペイン、スウェーデン、オーストリア、ベルギーの6か国を比較した事例研究を実施し、国ごとの認知度と感情の違いを明らかにした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Twitterでの関与度（トレンドやツイート数）の差異は、COVID-19パンデミックに対する国家レベルの準備状況の差を反映しているか？
• RQ2 COVID-19関連のトレンドの出現と、その後の確定症例の急増との間に時間的相関があるか？
• RQ3 感染率の異なる国々において、ソーシャルディスタンシングやロックダウン措置に対するユーザーの感情はどのように異なるか？
• RQ4 感染率が低い国と高い国とで、COVID-19関連のツイートに登場する主なトピックは何か？
• RQ5 ソーシャルメディア活動は、公衆の認知度の代理指標となり、パンデミックの広がりのダイナミクスに影響を与える可能性があるか？

主な発見

• 感染率が低かった国では、COVID-19関連のトレンドやツイートの発生件数が著しく多かった。これは、ソーシャルメディア上で能動的な公衆の認知が高まっていたことを示唆している。
• 感染率が低かった国では、COVID-19関連のトレンドが、症例数の急増の前後に出現しており、事前に情報が拡散されていたことを示している。
• 感染率が低かった国々のユーザーは、予防策に対してより肯定的な感情を示しており、オーストリアやベルギーではソーシャルディスタンシングに関する感情スコアが0.9前後にピークに達した。
• ロックダウン政策に対する感情は顕著に異なる傾向を示した。イタリアでは感情スコアが-0.1前後に否定的ピークを示したが、オーストリアやベルギーでは肯定的ピークが0.9前後に観察された。
• トピックモデリングの結果、スウェーデンやオーストリアでは「ソーシャルディスタンシング」が最も支配的な用語であったのに対し、スペインでは「自己隔離」が顕著に目立った。
• ソーシャルディスタンシングや隔離に関する感情は、国全体で一貫して肯定的であったが、ロックダウンに対する感情には顕著な乖離が見られ、これは社会的要因や政策的要因による可能性がある。