[논문 리뷰] Social Media Study of Public Opinions on Potential COVID-19 Vaccines: Informing Dissent, Disparities, and Dissemination

Hanjia Lyu, Junda Wang외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 03.

Vaccine Coverage and Hesitancy참고 문헌 40인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 600만 건이 넘는 트위터 트윗을 대상으로 인간이 가이드하는 기계학습 프레임워크를 사용하여 코로나19 백신에 대한 대중의 의견을 백신 찬성, 백신 회의론, 백신 반대로 분류한다. 연구 결과, 사회경제적으로 열악한 배경을 가진 개인들과 악성 개인적 팬데믹 경험을 겪은 이들이 극단적인 견해를 가질 가능성이 더 높으며, 백신 안전성, 효과성, 정치적 우려가 백신 회의론의 주요 원인임을 밝혀냈다.

ABSTRACT

The current development of vaccines for SARS-CoV-2 is unprecedented. Little is known, however, about the nuanced public opinions on the vaccines on social media. We adopt a human-guided machine learning framework using more than six million tweets from almost two million unique Twitter users to capture public opinions on the potential vaccines for SARS-CoV-2, classifying them into three groups: pro-vaccine, vaccine-hesitant, and anti-vaccine. We aggregate opinions at the state and country levels, and find that the major changes in the percentages of different opinion groups roughly correspond to the major pandemic-related events. Interestingly, the percentage of the pro-vaccine group is lower in the Southeast part of the United States. Using multinomial logistic regression, we compare demographics, social capital, income, religious status, political affiliations, geo-locations, sentiment of personal pandemic experience and non-pandemic experience, and county-level pandemic severity perception of these three groups to investigate the scope and causes of public opinions on vaccines. We find that socioeconomically disadvantaged groups are more likely to hold polarized opinions on potential COVID-19 vaccines. People who have the worst personal pandemic experience are more likely to hold the anti-vaccine opinion. Next, by conducting counterfactual analyses, we find that the U.S. public is most concerned about the safety, effectiveness, and political issues regarding potential vaccines for COVID-19, and improving personal pandemic experience increases the vaccine acceptance level. We believe this is the first large-scale social media-based study to analyze public opinions on potential COVID-19 vaccines that can inform more effective vaccine distribution policies and strategies.

연구 동기 및 목표

• 실시간 소셜 미디어 데이터를 활용해 잠재적 코로나19 백신에 대한 대중의 의견 범위와 그 원인을 이해하기 위해.
• 백신 찬성, 백신 회의론, 백신 반대 태도와 관련된 인구통계학적, 사회경제적, 행동적 요인을 특정하기 위해.
• 개인의 팬데믹 경험과 카운티 수준의 팬데믹 심각도가 백신 태도에 미치는 영향을 분석하기 위해.
• 미국 인구 집단 간 백신 수용에 대한 주요 우려와 격차를 규명함으로써 공중보건 전략을 지원하기 위해.

제안 방법

• 2020년 9월부터 11월까지 코로나19 백신과 관련된 키워드를 사용해 약 200만 명의 고유 사용자로부터 600만 건이 넘는 트윗을 수집하였다.
• 최신 트랜스포머 모델(XLNet)과 전문가가 애너테이션한 데이터를 결합한 인간이 가이드하는 기계학습 프레임워크를 적용하여 트윗을 세 가지 의견 카테고리로 분류: 백신 찬성, 백신 회의론, 백신 반대.
• 인구통계학적 요소, 소득, 사회자본(팔로워 수, 좋아요 수, 인증 상태), 정치적 소속, 지리적 위치 등 개인 수준의 특징을 추출하였다.
• 자기 보고한 건강 및 가족 영향의 정서 분석을 통해 개인의 팬데믹 경험을 측정하였으며, 존스홉킨스 CSSE 데이터를 사용해 카운티 수준의 팬데믹 심각도를 측정하였다.
• 다항 로지스틱 회귀를 수행하여 의견 집단 소속을 모델링하고, 핵심 요인의 인과적 영향을 평가하기 위해 역설적 분석을 실시하였다.
• 모델 성능 평가에 F1 스코어 0.63을 사용하였으며, 인간의 참여를 통한 피드백을 통해 애너테이션 정확도를 향상시키고 편향을 줄였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셜 미디어에서 백신 찬성, 백신 회의론, 백신 반대 의견과 관련된 주요 인구통계학적 및 사회경제적 요인은 무엇인가?
• RQ2 개인의 코로나19 경험은 그의 백신 태도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 카운티 수준의 팬데믹 심각도 인식이 백신 수용에 어느 정도의 영향을 미치는가?
• RQ4 안전성, 효과성, 정치적 요인이 코로나19 백신에 대한 대중의 의견을 형성하는 데 가장 영향을 미치는 요소는 무엇인가?
• RQ5 소셜 미디어 행동(예: 팔로워 수, 좋아요 수, 인증 상태)은 백신 태도의 극단화와 어떤 관련이 있는가?

주요 결과

• 사회경제적으로 열악한 배경을 가진 개인은 극단적인 견해를 가질 가능성이 뚜렷이 높다: 백신 찬성(오즈레트 = 1.49, 95% 신뢰구간 [1.26, 1.75]) 또는 백신 반대(오즈레트 = 1.69, 95% 신뢰구간 [1.49, 1.91]).
• 개인의 팬데믹 경험에 악영향을 받은 이들은 백신 반대 태도를 취할 가능성이 더 높다(B = -0.18, 표준오차 = 0.04, p < .001, 오즈레트 = 0.84, 95% 신뢰구간 [0.77, 0.90]).
• 트위터에서 도널드 트럼프를 팔로우하는 이들은 백신 반대 태도를 취할 가능성이 더 높고, 조 바이든을 팔로우하는 이들은 백신 회의론 태도를 취할 가능성이 더 높다.
• 농촌 및 근교 거주자는 백신 반대 태도를 취할 가능성이 더 높으며, 더 높은 사회자본(예: 더 많은 팔로워 수)을 가진 개인은 의견 극단화가 더 심하다.
• 미국 대중은 백신의 안전성, 효과성, 정치적 영향에 대해 가장 우려를 표하며, 개인의 팬데믹 경험 향상은 백신 수용률을 높인다.
• 역설적 분석을 통해 정치적 우려를 줄이고 개인의 팬데믹 경험을 개선하면 백신 수용 수준이 뚜렷이 향상됨을 확인했다.