[論文レビュー] Tracking Public Opinion in China through Various Stages of the COVID-19 Pandemic

Yuqi Gao, Hang Hua+1 more|arXiv (Cornell University)|May 30, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 18被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、COVID-19パンデミックの全期間にわたり、中国のWeiboプラットフォームにおける世論を、99,913件のラベル付きおよび900,000件のラベルなしマイクロブログの感情分析を用いて追跡した。主な要因として、パンデミックの段階、政府の政策、中米関係、ユーザー生成トピックを特定し、主要な出来事と人口統計的要因と関連した世論の顕著な変化を明らかにした。

ABSTRACT

In recent months, COVID-19 has become a global pandemic and had a huge impact on the world. People under different conditions have very different attitudes toward the epidemic. Due to the real-time and large-scale nature of social media, we can continuously obtain a massive amount of public opinion information related to the epidemic from social media. In particular, researchers may ask questions such as "how is the public reacting to COVID-19 in China during different stages of the pandemic?", "what factors affect the public opinion orientation in China?", and so on. To answer such questions, we analyze the pandemic related public opinion information on Weibo, China's largest social media platform. Specifically, we have first collected a large amount of COVID-19-related public opinion microblogs. We then use a sentiment classifier to recognize and analyze different groups of users' opinions. In the collected sentiment orientated microblogs, we try to track the public opinion through different stages of the COVID-19 pandemic. Furthermore, we analyze more key factors that might have an impact on the public opinion of COVID-19 (e.g., users in different provinces or users with different education levels). Empirical results show that the public opinions vary along with the key factors of COVID-19. Furthermore, we analyze the public attitudes on different public-concerning topics, such as staying at home and quarantine.

研究の動機と目的

• 中国におけるCOVID-19パンデミックの異なる段階にわたる世論の変化を理解すること。
• 地域、教育水準、性別などの人口統計的要因や文脈的要因が、ソーシャルメディア上の感情の傾向に与える影響を特定すること。
• 中国および米国の政府行動に対する世論を分析し、特に政策変更や国際的発言への反応を検討すること。
• 日常生活のトピック（例：隔離、マスク着用、オンライン学習）に関する世論を分析し、現実の出来事と関連付けること。
• データ駆動型の多面的分析を通じて、世界的な健康危機における社会的反応の側面を明らかにすること。

提案手法

• キーワードベースのクローリングを用いて、COVID-19関連の99,913件のラベル付きおよび900,000件のラベルなしWeiboマイクロブログを収集した。
• ラベル付きデータ上で感情分類器を訓練し、全データセットの感情極性（肯定的、否定的、ニュートラル）を予測した。
• ブートストラップ手法を用いて感情ラベルの信頼性を向上させ、代表的なサンプリングを確保した。
• ユーザーのプロフィールデータ上で訓練された分類器を用いて、ユーザーの教育水準を分類した。
• パンデミックの段階（例：初期の流行、武漢の封鎖、国際的拡散）ごとにデータをセグメント化し、感情の変化を追跡した。
• 感情の傾向と、主要な出来事（例：米国の死亡例、社会的距離の確保政策、輸入例）およびトレンドハッシュタグを相関させた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中国におけるCOVID-19パンデミックの異なる段階にわたるWeiboの世論は、どのように変化したか？
• RQ2 地域的出処、教育水準、性別などの要因が、パンデミック期におけるWeiboユーザーの感情の傾向に与える影響は何か？
• RQ3 武漢の封鎖などの主要な政策決定や、米国の感染例、トランプ大統領の発言などの国際的出来事が、世論に与えた影響は何か？
• RQ4 隔離、マスク着用、オンライン学習、手洗いなどの日常生活のトピックに関して、どのような世論のパターンが生じたか？
• RQ5 ユーザー生成コンテンツやトレンドハッシュタグは、特定のトピックに関する議論の量と感情にどのように影響したか？

主な発見

• Weiboにおける世論は、2020年1月20日に人対人感染が公式に確認されたことを皮切りに、主要なパンデミックの節目に対して顕著な変化を示した。
• 武漢の封鎖と公衆衛生の勧告に伴い、1月21日から25日にかけて、隔離、マスク、オンライン学習といったトピックの議論が急増した。
• 1月25日にハッシュタグ「#自宅で料理に失敗したとき#」がトレンド入りし、隔離中の日常生活に関するユーザー生成コンテンツの急増を示した。
• 除菌に関するマイクロブログの数は1月1日から高く維持され、最も初期から一貫して議論の中心となったトピックの一つであった。
• マスク関連の議論では、需要の増加、供給不足、価格の投機的上昇により、1月22日ごろから感情がますます否定的になった。
• 2月29日に米国で初の死亡例が報告され、3月13日に社会的距離の確保政策が発表されたのと同時に、隔離とマスク着用に関する議論が再び急増した。