[논문 리뷰] Is Working From Home The New Norm? An Observational Study Based on a Large Geo-tagged COVID-19 Twitter Dataset

Yunhe Feng, Wenjun Zhou|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 15.

Sentiment Analysis and Opinion Mining참고 문헌 5인용 수 14

한 줄 요약

이 연구는 2020년 1월 25일부터 5월 10일까지의 650,563건의 미국 내 지리적 태그가 부여된 트위터 트윗 데이터셋을 활용하여 코로나19 팬데믹 기간 동안의 공적 정서와 일자리 참여도를 분석한다. 연구는 평일과 주말 간 시간대별 트윗 발행량의 차이를 비교하여 재택근무 추세를 추정하는 방법을 제안하며, 뉴욕은 초기에 낮은 일자리 참여도를 보였고, 재개장 기간 동안 오후의 일자리 참여도가 급격히 상승한 것으로 나타났다. 데이터셋과 연구 결과는 향후 연구를 위해 공개되어 있다.

ABSTRACT

As the COVID-19 pandemic swept over the world, people discussed facts, expressed opinions, and shared sentiments on social media. Since the reaction to COVID-19 in different locations may be tied to local cases, government regulations, healthcare resources and socioeconomic factors, we curated a large geo-tagged Twitter dataset and performed exploratory analysis by location. Specifically, we collected 650,563 unique geo-tagged tweets across the United States (50 states and Washington, D.C.) covering the date range from January 25 to May 10, 2020. Tweet locations enabled us to conduct region-specific studies such as tweeting volumes and sentiment, sometimes in response to local regulations and reported COVID-19 cases. During this period, many people started working from home. The gap between workdays and weekends in hourly tweet volumes inspired us to propose algorithms to estimate work engagement during the COVID-19 crisis. This paper also summarizes themes and topics of tweets in our dataset using both social media exclusive tools (i.e., #hashtags, @mentions) and the latent Dirichlet allocation model. We welcome requests for data sharing and conversations for more insights. Dataset link: http://covid19research.site/geo-tagged_twitter_datasets/

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹 초기 동안 미국 주별로 공적 정서와 일자리 행동이 어떻게 변화했는지 이해하기 위해.
• 평일과 주말 간 시간대별 트윗 발행량의 차이를 기반으로 일자리 참여도를 추정하는 방법을 개발하기 위해.
• 지역 정책(예: 자가격리 명령 및 재개장)이 공적 정서와 일자리 패턴에 미친 영향을 분석하기 위해.
• 향후 팬데믹 관련 연구를 위해 공개 가능한 대규모 지리적 태그가 부여된 트위터 데이터셋을 제공하기 위해.

제안 방법

• 2020년 1월 25일부터 5월 10일까지 트위터의 스트리밍 API를 통해 영어로 작성된 코로나19 관련 트윗 약 1,700만 건을 수집하였다.
• 봇으로 확인된 트윗을 제거하기 위해 데이터를 정제하였으며, 이는 하루에 5,000건 이상 또는 매우 높은 집중도로 1,000건 이상 트윗을 게재한 사용자를 기준으로 하였다.
• 국가 코드가 'US'이고 50개 주와 워싱턴 D.C.의 주 이름을 일치시켜 지리적 태그가 부여된 트윗을 추출하였다.
• 평일과 주말 간 시간대별 트윗 발행량의 차이를 기반으로 8:00~17:00 사이에 집중된 일자리 참여도 지표를 제안하였다.
• 주요 주제를 파악하기 위해 해시태그 및 @멘션 분석과 함께 잠재적 디리히레트 분포(LDA)를 적용하였다.
• 극성어와 얼굴 이모티콘을 활용하여 정서 분석을 수행하여 주요 팬데믹 이벤트 주변의 정서 변화를 추적하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹 초기 동안 미국 주별로 자가격리 명령과 재개장에 대한 공적 정서는 어떻게 변화했는가?
• RQ2 지역별 코로나19 확진자 및 사망자 수와 지역 트윗 발행량 및 정서 간 상관관계는 어느 정도인가?
• RQ3 자신의 정서와 행동 패턴에 따라 자가격리 명령과 재개장 정책에 따라 시간대별 트윗 패턴으로 측정된 일자리 참여도는 어떻게 변화했는가?
• RQ4 팬데믹 기간 동안 미국 각 지역에서 트위터에서 주로 논의된 주요 주제와 주제는 무엇이었는가?
• RQ5 100번째 확진자 또는 1,000번째 사망자가 확인된 주요 사건 주변에서 공적 정서는 어떻게 변화했는가?

주요 결과

• 오рег곤, 몬태나, 텍사스, 캘리포니아 주 거주자들이 다른 주들보다 확진자 및 사망자 발생에 더 강한 반응을 보였으며, 정규화된 트윗 발행량으로 측정되었다.
• 뉴욕 주는 자가격리 명령 시행 첫 주 동안 다른 주들보다 뚜렷하게 낮은 일자리 참여도를 보였으며, 이는 정점 시간대의 트윗 활동 감소로 나타났다.
• 재개장 첫 주 동안 오후(13:00~16:59) 평균 시간대별 일자리 참여도가 봉쇄 첫 주 대비 크게 증가하였다.
• 모든 주에서 100번째 및 1,000번째 확진자 및 사망자 발생과 같은 주요 팬데믹 기념일에 부정적 정서가 지배적이었다.
• 이 데이터셋은 246,032명의 사용자로부터 650,563건의 고유한 지리적 태그가 부여된 트윗을 포함하며, 외부 데이터셋에서 유래한 비율은 5.96%이며, http://covid19research.site/geo-tagged_twitter_datasets/ 에서 공개되어 있다.
• 하루에 지리적 태그가 부여된 트윗을 한 건 이상 게재한 사용자는 전체의 0.055%에 불과하여 광범위한 지리적 표현과 낮은 사용자 편향을 보였다.