[논문 리뷰] Characterizing Discourse about COVID-19 Vaccines: A Reddit Version of the Pandemic Story

Wei Wu, Hanjia Lyu외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 15.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 26인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 2020년 3월부터 2020년 12월까지 레딧에서의 코로나19 백신에 대한 논의를 LDA와 LIWC를 사용하여 분석하여 주제적 및 어휘적 패턴을 규명한다. 연구 결과, 음모이론이 지배적인 논의를 차지했으며, 서브레딧은 사용자 기반 주제 클러스터를 보였고, 오해를 바로잡고 백신 수용을 높이기 위해 특정 커뮤니티에 맞는 커뮤니케이션 전략이 필요하다는 점을 확인하였다.

ABSTRACT

It has been one year since the outbreak of the COVID-19 pandemic. The good news is that vaccines developed by several manufacturers are being actively distributed worldwide. However, as more and more vaccines become available to the public, various concerns related to vaccines become the primary barriers that may hinder the public from getting vaccinated. Considering the complexities of these concerns and their potential hazards, this study aims to offer a clear understanding about different population groups' underlying concerns when they talk about COVID-19 vaccines, particular those active on Reddit. The goal is achieved by applying LDA and LIWC to characterizing the pertaining discourse with insights generated through a combination of quantitative and qualitative comparisons. Findings include: 1) during the pandemic, the proportion of Reddit comments predominated by conspiracy theories outweighed that of any other topics; 2) each subreddit has its own user bases, so information posted in one subreddit may not reach those from other subreddits; 3) since users' concerns vary across time and subreddits, communication strategies must be adjusted according to specific needs. The results of this study manifest challenges as well as opportunities in the process of designing effective communication and immunization programs.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 백신에 대한 공적 논의의 주제적 및 어휘적 특성을 패닉 초기 단계 동안 레딧에서 이해하기 위해.
• 다양한 서브레딧 간 사용자 논의에서 지배적인 우려 사항과 정서적 분위기를 특정하기 위해.
• 시간과 사용자 커뮤니티에 따라 논의 패턴이 어떻게 달라지는지 분석하여 표적화된 공중보건 커뮤니케이션 전략을 마련하기 위해.
• 대규모 비정형 소셜미디어 데이터를 활용해 설문 기반 연구의 한계를 평가하고 깊이 있는 통찰을 제공하기 위해.
• 정책 입안자와 보건 커뮤니케이터가 효과적이고 지역 기반 맞춤형 백신 홍보 전략을 수립할 수 있도록 실질적인 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• 2020년 3월 1일부터 2020년 12월 15일까지 백신 관련 콘텐츠를 키워드 기반 필터링을 통해 레딧의 상위 댓글을 수집하였다.
• 각 댓글을 주제의 혼합물로 모델링하여 10개의 주요 주제를 규명하기 위해 은닉 디리히레트 분포(Latent Dirichlet Allocation, LDA)를 적용하였다.
• 정서적 분위기, 개인적 우려, 주의 집중도와 같은 어휘적 특징을 분석하기 위해 언어 분석 및 단어 수 세기(Linguistic Inquiry and Word Count, LIWC)를 사용하였다.
• 여덟 개의 서브레딧 간 주제 분포와 어휘 패턴을 비교하여 횡단적 차이를 탐지하였다.
• 겹치는 사용자 집단 간 주제 비율과 어휘적 특징의 유의미한 차이를 평가하기 위해 통계적 검정을 실시하였다.
• 정량적 주제 모델링과 정성적 분석을 융합하여 서브레딧 간 주제적 및 정서적 변동을 해석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 패닉 첫 해 동안 레딧에서의 코로나19 백신에 대한 공적 논의에서 지배적인 주제는 무엇인가?
• RQ2 특히 음모이론과 같은 다양한 논의 주제의 비율은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ3 다양한 서브레딧이 백신 관련 논의에서 어떻게 다른 사용자 기반과 주제적 우려를 반영하고 있는가?
• RQ4 서브레딧 간 및 겹치는 사용자 집단 간 언어 패턴(예: 정서적 분위기, 개인적 우려)은 어떻게 다를까?
• RQ5 이러한 발견은 표적 커뮤니케이션 및 예방접종 프로그램 설계에 어떤 함의를 갖는가?

주요 결과

• 음모이론은 코로나19 백신에 대한 레딧 댓글 중 가장 큰 비중을 차지했으며, 다른 모든 주제보다도 높은 양을 차지하였다.
• 각 서브레딧은 고유한 사용자 기반을 보였으며, 서브레딧 간 사용자 겹침이 최소였고, 이로 인해 독특한 주제적 및 어휘적 패턴이 나타났다.
• 주제 분포는 서브레딧 간에 유의미하게 다름을 보였으며, 이는 정보와 우려 사항이 커뮤니티 전반에 균일하게 공유되지 않음을 시사한다.
• 어휘 분석 결과, 겹치는 사용자 간 정서적 분위기, 개인적 우려, 주의 집중도에서 차이가 있었으며, 이는 심리적 참여 방식의 다원성을 시사한다.
• 음모이론에 의해 지배되는 댓글 비율은 연구 기간 내내 높은 수준을 유지하여 지속적인 대중의 회의심을 반영한다.
• 정보가 커뮤니티 간으로 흐르지 않고, 우려 사항이 다름에 따라 커뮤니케이션 전략은 특정 서브레딧과 사용자 집단에 맞춰져야 한다.