[논문 리뷰] Machine learning on Big Data from Twitter to understand public reactions to COVID-19

Jia Xue, Junxiang Chen외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 18.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 13인용 수 11

한 줄 요약

이 연구는 2020년 1월 20일부터 3월 7일까지 180만 건의 트위터 트윗을 기반으로 기계학습을 적용하여 코로나19에 대한 대중 반응을 분석하였으며, 세계적 확산, 한국의 유행, 경제적 영향 등 10개의 주제로 묶인 11개의 주요 주제를 특정하였다. 정서 분석 결과, 공적 기관에 대한 신뢰가 지배적인 감정으로 나타났으며, 예방 조치에 대한 두려움과 기대감이 혼합된 감정이 빈번히 표현되었고, 치료법이나 증상에 관한 논의는 유의미한 비중을 차지하지 못했다.

ABSTRACT

The study aims to understand Twitter users' discussions and reactions about the COVID-19. We use machine learning techniques to analyze about 1.8 million Tweets messages related to coronavirus collected from January 20th to March 7th, 2020. A total of salient 11 topics are identified and then categorized into 10 themes, such as cases outside China (worldwide), COVID-19 outbreak in South Korea, early signs of the outbreak in New York, Diamond Princess cruise, economic impact, Preventive/Protective measures, and supply chain. Results do not reveal treatment and/or symptoms related messages as a prevalent topic on Twitter. We also run sentiment analysis and the results show that trust for the authorities remained a prevalent emotion, but mixed feelings of trust for authorities, fear for the outbreak, and anticipation for the potential preventive measures will be taken are identified. Implications and limitations of the study are also discussed.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹의 초기 단계 동안 트위터에서의 대중 정서와 토론 주제를 이해하기 위해.
• 소셜 미디어 데이터를 기반으로 기계학습을 활용하여 유행과 관련된 주요 주제와 대중의 우려를 특정하기 위해.
• 팬데믹 관련 기관과 조치에 대한 대중 논의에서 신뢰, 두려움, 기대감의 역할을 평가하기 위해.
• 이 기간 동안 트위터 대화에서 치료법 및 증상 관련 토론이 존재하는지 여부를 검토하기 위해.

제안 방법

• 2020년 1월 20일부터 3월 7일까지 트위터의 API를 사용하여 코로나19 관련 180만 건의 트윗을 수집하였다.
• 트윗 코퍼스에서 11개의 주요 주제를 식별하기 위해 주제 모델링 기법을 적용하였다.
• 세계적 확산, 다이아몬드 프리미엄 호위, 경제적 영향 등 포함된 10개의 종합적 주제로 식별된 주제를 그룹화하였다.
• 정서 분석을 수행하여 트윗의 정서적 톤을 분류하였으며, 주로 신뢰, 두려움, 기대감에 초점을 맞추었다.
• 분석 이전에 원시 트윗 텍스트를 정제하고 전처리하기 위해 자연어 처리(NLP) 파이프라인을 사용하였다.
• 주제와 정서의 빈도를 분류하고 정량화하여 대중 논의 패턴을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹의 초기 단계 동안 트위터에서의 주요 대중 토론 주제는 무엇인가?
• RQ2 특히 신뢰, 두려움, 기대감과 같은 정서가 팬데믹 발전에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ3 이 기간 동안 트위터에서 치료법 및 증상 관련 주제가 얼마나 자주 다뤄졌는가?
• RQ4 특정 사건(예: 한국, 뉴욕, 다이아몬드 프리미엄 호위의 유행)이 소셜 미디어에서의 대중 논의에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 초기 유행 단계 동안 공적 기관에 대한 신뢰가 대중 정서 형성에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 11개의 주요 주제가 식별되었고, 세계적 확산, 한국의 유행, 경제적 영향 등 10개의 주요 주제로 묶였다.
• 예방 및 보호 조치에 관한 주제가 트위터에서의 대중 논의에서 두드러진 주제였다.
• 분석된 트윗 코퍼스에서 치료법 및 증상 관련 토론은 흔하지 않았다.
• 정서 분석 결과, 기관에 대한 신뢰가 지배적인 감정 톤으로 나타났다.
• 유행에 대한 두려움과 예방 조치에 대한 기대감이 혼합된 감정이 자주 표현되었다.
• 대중 정서는 기관에 대한 신뢰, 바이러스에 대한 두려움, 향후 조치에 대한 희망 사이에서 복잡한 상호작용을 보였다.