[論文レビュー] #Coronavirus or #Chinesevirus?!: Understanding the negative sentiment reflected in Tweets with racist hashtags across the development of COVID-19

Xin Pei, Deval Mehta|arXiv (Cornell University)|May 17, 2020

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 34被引用数 23

ひとこと要約

本研究は、COVID-19パンデミックの3段階—国内発症期、国際的非常事態、世界的パンデミック—にわたり、差別の的ハッシュタグを用いたツイートにおける否定的感情を分析する段階的センチメントおよびキーワード分析アプローチを用いる。研究では、時間経過とともに悪化するヘイトフルな感情、特に中国へのアイデンティティ標的化が明らかになった。また、段階別に適応した政策的対策を提言する。

ABSTRACT

Situated in the global outbreak of COVID-19, our study enriches the discussion concerning the emergent racism and xenophobia on social media. With big data extracted from Twitter, we focus on the analysis of negative sentiment reflected in tweets marked with racist hashtags, as racism and xenophobia are more likely to be delivered via the negative sentiment. Especially, we propose a stage-based approach to capture how the negative sentiment changes along with the three development stages of COVID-19, under which it transformed from a domestic epidemic into an international public health emergency and later, into the global pandemic. At each stage, sentiment analysis enables us to recognize the negative sentiment from tweets with racist hashtags, and keyword extraction allows for the discovery of themes in the expression of negative sentiment by these tweets. Under this public health crisis of human beings, this stage-based approach enables us to provide policy suggestions for the enactment of stage-specific intervention strategies to combat racism and xenophobia on social media in a more effective way.

研究の動機と目的

• COVID-19パンデミックの進行に伴い、Twitter上での差別的ハッシュタグが否定的感情をどのように反映・拡大しているかを検討すること。
• パンデミックが地域的規模からグローバル規模に移行する過程で、ソーシャルメディアの議論に現れる差別的テーマおよび表現の変化を特定すること。
• パンデミックの異なる段階に応じた感情の変化を捉える段階的分析フレームワークを構築すること。
• 公衆衛生危機時におけるソーシャルメディア上の差別やヘイトフルな感情を軽減するため、文脈に即した戦略を提示することによる政策提言を目的とする。

提案手法

• 差別的ハッシュタグ（例：#Coronavirus、#Chinesevirus）を含む大規模なツイートデータセットを収集・分析した。
• パンデミックのタイムラインを3つの明確な段階に分割した：国内流行期、国際的公衆衛生非常事態期、世界的パンデミック期。
• 各段階におけるツイートの否定的センチメントを検出・定量化するため、教師ありセンチメント分析を適用した。
• 否定的センチメントの表現における主要なテーマと言語的パターンを特定するため、キーワード抽出を実施した。
• 段階比較アプローチを用いて、時間経過に伴うセンチメント強度およびテーマ的焦点の変化を追跡した。
• センチメントおよびテーマ的分析の結果を統合し、ソーシャルメディアおよび公衆衛生対策の段階別政策提言を生成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19パンデミックの3段階にわたり、差別的ハッシュタグを含むツイートにおける否定的センチメントの表現はどのように変化するか？
• RQ2 パンデミックの各段階において、差別的ハッシュタグを通じて表現される否定的センチメントの主要なテーマと言語的パターンは何か？
• RQ3 パンデミックがグローバルに拡大するに従い、差別的ハッシュタグに関連するセンチメント強度はどの程度上昇するか？
• RQ4 ソーシャルメディアコンテンツのセンチメントおよびテーマ的分析は、公衆衛生緊急事態時における段階別反差別戦略をどのように支援できるか？

主な発見

• 差別的ハッシュタグを含むツイートにおける否定的センチメントは、パンデミックが国内発症期から世界的パンデミック期に移行するに従い顕著に増加した。
• #Chinesevirusは#Coronavirusよりも否定的センチメントの強度が顕著に高く、より強い差別的標的化を示している。
• キーワード分析から、グローバルパンデミック期には、非難、病原体の発生源、国家的ステレオタイプといったテーマが顕著に強調された。
• 国際的非常事態期にセンチメント強度がピークに達し、危機が国境を越えて拡大した段階でヘイトフルな感情が高まりを示した。
• 段階的アプローチにより、感情およびテーマ的コンテンツの時間的変化を的確に捉えることができ、政策立案に向けた洗練された知見が得られた。
• 研究結果は、パンデミックに伴うソーシャルメディアの議論が、民族的・国家的ステレオタイプと結びつくと、ヘイトフルなナラティブを体系的に反映・拡大する可能性があることを示している。