[논문 리뷰] CoronaVis: A Real-time COVID-19 Tweets Data Analyzer and Data Repository

Kabir My, Sanjay Madria|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 11.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 28인용 수 22

한 줄 요약

CoronaVis는 실시간으로 미국 기반 코로나19 트윗을 처리하여 주제 모델링, 주관성 및 인간의 감정을 시각화하는 실시간 트위터 데이터 분석기이자 저장소입니다. 청소된 공개 데이터셋을 제공하며, 팬데믹 기간 동안 사회 심리학과 행동을 연구할 수 있도록 동적 분석을 가능하게 하여 위기 관리 및 향후 팬데믹 대비에 기여합니다.

ABSTRACT

Due to the nature of the data and public interaction, twitter is becoming more and more useful to understand and model various events. The goal of CoronaVis is to use tweets as the information shared by the people to visualize topic modeling, study subjectivity, and to model the human emotions during the COVID-19 pandemic. The main objective is to explore the psychology and behavior of the societies at large which can assist in managing the economic and social crisis during the ongoing pandemic as well as the after-effects of it. The novel coronavirus (COVID-19) pandemic forced people to stay at home to reduce the spread of the virus by maintaining social distancing. However, social media is keeping people connected both locally and globally. People are sharing information (e.g. personal opinions, some facts, news, status, etc.) on social media platforms which can be helpful to understand the various public behavior such as emotions, sentiments, and mobility during the ongoing pandemic. In this work, we develop a live application to observe the tweets on COVID-19 generated from the USA. In this paper, we have generated various data analytics over a period of time to study the changes in topics, subjectivity, and human emotions. We also share a cleaned and processed dataset named CoronaVis Twitter dataset (focused on the United States) available to the research community at this https URL. This will enable the community to find more useful insights and create different applications and models to fight with COVID-19 pandemic and future pandemics as well.

연구 동기 및 목표

• 실시간 트위터 데이터를 활용하여 코로나19 팬데믹 기간 동안의 대중의 감성, 감정 및 행동 패턴을 이해하기 위해.
• 공개 논의에서 변화하는 주제, 주관성 및 감정 추세를 시각화하기 위한 실시간 애플리케이션을 개발하기 위해.
• 더 넓은 연구 목적을 위해 청소되고 처리된 미국 중심의 코로나19 트윗 데이터셋을 제작하고 공유하기 위해.
• 팬데믹 관련 사건에 대한 사회적 반응을 분석하여 공중 보건 및 위기 관리에 기여하기 위해.
• 재사용 가능한 고품질 데이터셋과 분석 프레임워크를 제공하여 향후 팬데믹 연구를 지원하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 미국 기반의 코로나19 관련 트윗에 집중한 실시간 트위터 스트림을 수신합니다.
• 자연어 처리 기법을 적용하여 트윗에서 주제를 추출하고 분류합니다.
• 주관성 및 감성 분석을 수행하여 트윗의 감정적 톤과 사실 기반 내용을 평가합니다.
• 감정 탐지 모델을 사용하여 트윗에 표현된 인간의 감정을 분류합니다.
• 장기적 분석과 공개 공유를 위해 데이터 파이프라인을 통해 트윗을 청소하고 정형화합니다.
• 실시간 웹 애플리케이션이 시간에 따라 주제, 주관성 및 감정의 추세를 시각화합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 미국 소셜 미디어 논의에서 코로나19 관련 주제는 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ2 팬데믹에 관한 대중 트윗에서 주관성과 감성의 분포는 어떻게 되는가?
• RQ3 공중 보건 이벤트나 정책 변화와 관련하여 공포, 불안 또는 희망과 같은 인간 감정은 어떻게 변화하는가?
• RQ4 실시간 소셜 미디어 데이터에서 유추할 수 있는 대중 행동 및 인식 패턴은 무엇인가?
• RQ5 청소된, 정제된 미국 코로나19 트윗 데이터셋은 향후 연구와 모델 개발을 어떻게 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 시스템은 팬데믹과 관련된 대중 논의 주제의 동적 변화를 시간에 따라 성공적으로 포착하였다.
• 트윗의 주관성 수준은 상당히 다양하게 나타나, 사실 기반 및 의견 기반 콘텐츠에 대한 혼합된 대중 참여를 시사한다.
• 감정 추세는 주요 공중 보건 이벤트와 정책 변화와 관련하여 감지 가능한 변화를 보였다.
• CoronaVis 트위터 데이터셋은 공개되어 있어 재현 가능한 연구와 모델 훈련을 가능하게 하였다.
• 실시간 분석을 통해 감정적 톤과 특정 팬데믹 관련 사건 간의 상관관계가 드러났다.
• 플랫폼은 공중 보건 위기 기간 동안 대규모 행동 및 심리학적 모니터링을 위해 소셜 미디어를 활용할 수 있음을 입증하였다.