[논문 리뷰] Towards Characterizing COVID-19 Awareness on Twitter

Muhammad Saad, Muhammad Hassan외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 17.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 10인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 2020년 4월 기준 코로나19로 가장 영향을 받은 20개 국가의 트위터 데이터를 분석하여 초기 팬데믹 기간 동안 공중의 인식과 팬데믹 확산 간의 관계를 규명한다. 추세 추적, 트윗 수 분석, 토픽 모델링 및 정서 분석을 통해, 감염률이 낮은 국가는 사회적 거리두기 및 격리와 같은 예방 조치에 대해 더 이르고 긍정적인 논의를 이어가며, 이는 소셜 미디어가 공중 보건 인식을 확산시켜 팬데믹 결과에 영향을 줄 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

The coronavirus (COVID-19) pandemic has significantly altered our lifestyles as we resort to minimize the spread through preventive measures such as social distancing and quarantine. An increasingly worrying aspect is the gap between the exponential disease spread and the delay in adopting preventive measures. This gap is attributed to the lack of awareness about the disease and its preventive measures. Nowadays, social media platforms (ie., Twitter) are frequently used to create awareness about major events, including COVID-19. In this paper, we use Twitter to characterize public awareness regarding COVID-19 by analyzing the information flow in the most affected countries. Towards that, we collect more than 46K trends and 622 Million tweets from the top twenty most affected countries to examine 1) the temporal evolution of COVID-19 related trends, 2) the volume of tweets and recurring topics in those trends, and 3) the user sentiment towards preventive measures. Our results show that countries with a lower pandemic spread generated a higher volume of trends and tweets to expedite the information flow and contribute to public awareness. We also observed that in those countries, the COVID-19 related trends were generated before the sharp increase in the number of cases, indicating a preemptive attempt to notify users about the potential threat. Finally, we noticed that in countries with a lower spread, users had a positive sentiment towards COVID-19 preventive measures. Our measurements and analysis show that effective social media usage can influence public behavior, which can be leveraged to better combat future pandemics.

연구 동기 및 목표

• 팬데믹 초기 동안 다양한 국가에서 트위터에서의 코로나19에 대한 공중 인식 변화를 규명하는 것.
• 트위터 추세와 트윗 수의 빈도 및 시기적 특징이 국가별 팬데믹 확산률과 관련이 있는지 조사하는 것.
• 사회적 거리두기, 격리, 봉쇄 정책과 같은 예방 조치에 대한 사용자 정서를 분석하는 것.
• 예방 및 위험 완화에 관한 공중 논의를 이해하기 위해 트윗에서 반복되는 주제를 파악하는 것.
• 소셜 미디어 활동이 효과적인 공중 보건 대비 능력을 조기에 예측하는 데 사용될 수 있는가 평가하는 것.

제안 방법

• 2020년 4월 19일 기준 코로나19로 가장 영향을 받은 20개 국가에서 48,000건 이상의 트위터 추세와 6억 2,200만 건 이상의 트윗을 수집.
• Trendogate를 사용해 추세를 수집하고, 85명의 작업자에게 트윗 수집 작업을 분산 배분하기 위한 스케줄러를 활용한 분산 크롤러 시스템을 구축.
• 빅램 분석 및 토픽 모델링을 포함한 자연어 처리(NLP) 기법을 적용해 트윗에서 반복되는 주제를 추출.
• 사전 학습된 모델을 사용해 사회적 거리두기, 격리, 봉쇄와 같은 핵심 예방 조치에 대한 정서를 분류하기 위해 정서 분석을 수행.
• 공식 국가별 코로나19 확진자 수 시계열과 추세 및 트윗 수의 시간적 패턴을 상관 분석하여 대비 능력을 평가.
• 미국, 이탈리아, 스페인, 스웨덴, 오스트리아, 벨기에 등 6개 국가를 대상으로 비교 사례 연구를 수행해 국가 간 인식 및 정서의 차이를 분석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트위터 참여도(추세 및 트윗 수)의 차이가 코로나19 팬데믹에 대한 국가별 대비 능력의 차이를 반영하는가?
• RQ2 코로나19 관련 추세의 출현과 이후 확진자 수 급증 사이에 시간적 상관관계가 있는가?
• RQ3 감염률이 높고 낮은 국가 간에 사회적 거리두기 및 봉쇄 정책에 대한 사용자 정서는 어떻게 다를까?
• RQ4 감염률이 낮은 국가와 높은 국가에서 트위터에서 다루는 주요 토픽은 무엇인가?
• RQ5 소셜 미디어 활동이 공중 인식의 지표로 작용할 수 있으며, 팬데믹 확산 동역학에 영향을 줄 수 있는가?

주요 결과

• 감염률이 낮은 국가는 코로나19 관련 추세와 트윗 수가 유의미하게 많았으며, 이는 소셜 미디어에서의 사전적 공중 인식을 시사한다.
• 감염률이 낮은 국가는 확진자 수 급증 이전에 코로나19 관련 추세가 나타났으며, 이는 사전 정보 유포의 증거로 볼 수 있다.
• 감염률이 낮은 국가의 사용자들은 예방 조치에 대해 더 긍정적인 정서를 보였으며, 오스트리아와 벨기에에서는 사회적 거리두기 정서가 약 0.9의 피크를 기록했다.
• 봉쇄 정책에 대한 정서는 상당한 차이를 보였다: 이탈리아는 약 -0.1의 부정적 정서 피크를 보였고, 오스트리아와 벨기에에서는 약 0.9의 긍정적 피크를 기록했다.
• 토픽 모델링 결과, 스웨덴과 오스트리아에서는 '사회적 거리두기'가 가장 우세한 용어였고, 스페인에서는 '자가 격리'가 두드러졌다.
• 사회적 거리두기 및 격리에 대한 전반적인 정서는 국가 간에 균일하게 긍정적이었지만, 봉쇄 정책에 대한 정서는 뚜렷한 분열을 보였으며, 이는 사회적 또는 정책적 요인 때문일 수 있다.