[논문 리뷰] VaccinItaly: monitoring Italian conversations around vaccines on Twitter and Facebook

Francesco Pierri, Andrea Tocchetti외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 11.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 25인용 수 5

한 줄 요약

VaccinItaly는 코로나19 백신 접종 과정 동안 이탈리아의 백신 관련 대화를 트위터와 페이스북에서 모니터링하며, 키워드 기반 데이터 수집 및 지리적 위치 기반 분석을 통해 온라인 논의를 실제 백신 접종률과 연계한다. 이 연구는 특히 유튜브를 통해 저신뢰성 콘텐츠가 비가역적으로 확산되고 있으며, 오락성 정보 유포 및 백신 접종률에 있어 지역 간 격차가 있음을 드러낸다.

ABSTRACT

We present VaccinItaly, a project which monitors Italian online conversations around vaccines, on Twitter and Facebook. We describe the ongoing data collection, which follows the SARS-CoV-2 vaccination campaign roll-out in Italy and we provide public access to the data collected. We show results from a preliminary analysis of the spread of low- and high-credibility news shared alongside vaccine-related conversations on both social media platforms. We also investigate the content of most popular YouTube videos and encounter several cases of harmful and misleading content about vaccines. Finally, we geolocate Twitter users who discuss vaccines and correlate their activity with open data statistics on vaccine uptake. We make up-to-date results available to the public through an interactive online dashboard associated with the project. The goal of our project is to gain further understanding of the interplay between the public discourse on online social media and the dynamics of vaccine uptake in the real world.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 백신 캠페인 기간 동안 이탈리아에서 온라인 소셜 미디어 논의와 실제 백신 접종률 간의 상호작용을 조사한다.
• 트위터와 페이스북에서 백신 관련 저신뢰성 및 고신뢰성 정보의 확산을 식별하고 분석한다.
• 유튜브가 유해하거나 오락성 백신 콘텐츠의 잠재적 원천으로서의 역할을 평가한다.
• 트위터 사용자의 지리적 위치를 특정하여 지역별 온라인 감성 및 오락성 정보 유포와 실제 백신 투여율 간의 연관성을 분석한다.
• 연구자 및 정책 입안자들이 실시간으로 백신 관련 논의를 모니터링할 수 있도록 데이터와 인터랙티브 대시보드를 공개한다.

제안 방법

• 트렌드 주제 및 사건을 반영하기 위해 동적으로 업데이트되는 이탈리아어 백신 관련 키워드 세트를 사용해 트위터 및 페이스북 게시물을 수집한다.
• 백신 관련 논의에서 공유된 뉴스 기사에 대해 출처 기반 신뢰성 분류를 적용하여 저신뢰성 및 고신뢰성 출처를 구분한다.
• 문자열 매칭 알고리즘을 사용해 프로필 위치 필드를 기반으로 트위터 사용자의 지리적 위치를 이탈리아의 마을, 주, 또는 지역으로 특정한다.
• 지리적 위치가 특정된 사용자 활동을 지역별 100만 명당 투여된 백신 복용량에 대한 개방형 데이터와 연관시킨다.
• 유명한 유튜브 영상의 수동 평가를 통해 오락성 정보, 음모론, 해로운 주장 등을 탐지한다.
• 수집된 트윗 ID와 키워드를 GitHub를 통해 공개하고, 요청 시 Crowdtangle 을 통해 페이스북 데이터에 접근할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트위터와 페이스북에서의 백신 관련 콘텐츠의 양과 신뢰성은 이탈리아의 지역별 백신 접종률과 어떻게 연관되어 있는가?
• RQ2 이탈리아 소셜 미디어에서 백신 관련 논의에 가장 자주 공유되는 저신뢰성 정보의 유형은 무엇인가?
• RQ3 유튜브가 이탈리아에서 오락성 또는 해로운 백신 콘텐츠를 확산시키는 수단으로서 얼마나 중요한 역할을 하는가?
• RQ4 지역 간 온라인 감성과 오락성 정보 유포의 차이가 이탈리아 각 지역의 실제 백신 접종률과 어떻게 일치하는가?
• RQ5 지리적 위치가 특정된 소셜 미디어 활동은 지역 수준의 백신 접종 진행 상황 격차를 예측하거나 반영할 수 있는가?

주요 결과

• 2020년 12월 20일부터 2021년 3월 13일까지 동적 키워드 세트를 사용해 백신 관련 트위터 300만 건 이상, 페이스북 게시물 100만 건 이상을 수집했다.
• 이탈리아 사용자들은 백신 관련 트위터의 평균 0.20~0.50% 범위에서 저신뢰성 정보를 공유했으며, 지역 간 이러한 콘텐츠 비율의 변동이 관찰되었다.
• 유명한 유튜브 영상의 수동 평가 결과, 유명한 노벨상 수상자가 인간에 대한 백신 테스트가 이루어지지 않았다고 주장하고 대체 요법을 홍보하는 등 약 10건의 해로운 또는 오락성 콘텐츠 사례를 확인했다.
• 지리적 위치가 특정된 트위터 사용자 수는 지역의 인구 규모와 강한 정적 상관관계를 보였다 (피어슨 상관계수 R = 0.89, p < 0.001), 이는 표본 편향의 가능성을 시사한다.
• 첫 번째 패닉 웨이브 동안 가장 심각하게 영향을 받은 루카니아 지역은 오락성 정보 수준이 높음에도 불구하고 다른 지역에 비해 상대적으로 낮은 백신 접종률을 보였다.
• 본 연구는 데이터와 인터랙티브 대시보드를 공개하여, 백신 논의와 공중보건 결과 간의 연관성을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 한다.