[논문 리뷰] Exploratory Analysis of COVID-19 Related Tweets in North America to Inform Public Health Institutes

Hyeju Jang, Emily Rempel외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 05.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 10인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 캐나다와 미국(2020년 1월~5월)의 코로나19 관련 트윗을 대상으로 주제 모델링과 인간이 개입하는 분류 기반 감성 분석(ABSA)을 적용하여 공중의 우려와 공중보건 조치에 대한 반응을 파악한다. 주요 발견은 사회적 거리 두기, 마스크, 확진자 수치 등에 대한 공중의 초점이 변화하는 것으로, 허위 정보와 반아시아주의에 대한 부정적 감성은 공중보건 메시징에 실질적인 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

Social media is a rich source where we can learn about people's reactions to social issues. As COVID-19 has significantly impacted on people's lives, it is essential to capture how people react to public health interventions and understand their concerns. In this paper, we aim to investigate people's reactions and concerns about COVID-19 in North America, especially focusing on Canada. We analyze COVID-19 related tweets using topic modeling and aspect-based sentiment analysis, and interpret the results with public health experts. We compare timeline of topics discussed with timing of implementation of public health interventions for COVID-19. We also examine people's sentiment about COVID-19 related issues. We discuss how the results can be helpful for public health agencies when designing a policy for new interventions. Our work shows how Natural Language Processing (NLP) techniques could be applied to public health questions with domain expert involvement.

연구 동기 및 목표

• 소셜 미디어 데이터를 활용하여 북미 지역에서의 코로나19에 대한 공중의 반응과 우려를 이해하기 위해.
• 정책 시행과 연계하여 공중보건 조치에 대한 공중 논의가 시간에 따라 어떻게 변화했는지 파악하기 위해.
• 분야 전문가의 참여를 통한 도메인 특화된 요소 및 감성 어휘 사전을 활용해 분류 기반 감성 분석(ABSA)을 적용하여 마스크, 사회적 거리 두기, 허위 정보 등의 특정 문제에 대한 공중의 감성 평가를 수행하기 위해.
• 공중보건 기관이 커뮤니케이션 및 개입 설계를 개선하기 위해 실질적인 통찰을 제공하기 위해.
• 실제 정책 영향을 위해 NLP와 공중보건 전문 지식을 통합하는 가치를 입증하기 위해.

제안 방법

• 캐나다와 미국의 319,524건의 영어 코로나19 트윗에 대해 잠재적 디리히레트 분할(LDA)을 적용하여 주제 모델링을 수행하였다.
• 도메인 특화된 요소 및 감성 어휘 사전을 정제하기 위해 인간이 개입하는 접근법을 사용하여 공중보건과의 관련성을 향상시켰다.
• 약한 지도 학습 기반 ABSA를 위해 ABSApp 시스템을 활용하여 레이블이 없는 학습 데이터로도 요소 및 감성 어휘를 수동으로 편집할 수 있도록 하였다.
• 주요 공중보건 조치 시행 일정과 연계하여 주제의 빈도와 감성 추세를 시간에 따라 추적하였다.
• 공중보건 전문가와의 협업을 통해 결과를 해석하고 정책 관련성을 확보하기 위해 결과를 검증하였다.
• 위치 메타데이터가 포함된 영어 트윗에 집중하였으며, 토크나이저 및 정규화를 위해 tweet-preprocessor와 spaCy를 사전 처리에 활용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2020년 1월부터 5월까지 캐나다와 미국에서 코로나19 주제에 대한 공중 논의가 어떻게 변화했는가?
• RQ2 마스크, 사회적 거리 두기 등의 주요 공중보건 조치에 대한 공중 감성 추세는 정책 시행 일정과 어떻게 연관되어 있는가?
• RQ3 소셜 미디어를 통해 반영된 주요 공중의 우려와 감정적 반응은 무엇인가?
• RQ4 전문가가 개입하는 분류 기반 감성 분석은 공중보건 문제에 대한 공중 감성 이해를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 소셜 미디어 분석은 공중보건 메시징 및 개입 설계에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 사회적 거리 두기 및 집에 머무르기(주제 T1 및 T4)에 대한 논의는 2020년 3월 24일 이후에 크게 증가하였으며, 캐나다 연방 정부의 격리 조치 및 여러 미국 주 정부의 ‘집에 머무르기’ 명령과 일치한다.
• 확진자 수 및 검사 데이터(주제 T5)에 대한 논의는 시간이 지남에 따라 점차 증가하여 공중의 패닉 지표에 대한 관심이 커지고 있음을 반영한다.
• 마스크 및 얼굴 가리개(주제 T6)에 대한 논의는 2020년 3월에 약간 감소했으며, 이는 그 시기에 공중보건 당국에서 마스크의 효과성에 대해 발표한 바와 관련이 있을 수 있다.
• 감성 분석 결과, 코로나19 유행 자체, 허위 정보 및 대비 조치에 대해 주로 부정적인 감성이 나타났다.
• 마스크에 대한 혼합된 감성은 공중의 혼란 또는 모순되는 메시지로 인한 것으로 보이며, 아시아인에 대한 부정적 감성은 패닉 기간 동안 증가하는 반아시아주의 혐오를 반영한다.
• 공중보건 전문가들은 연령대별 메시징 및 혐오 문제에 대한 발견이 더 타겟팅되고 효과적인 공중보건 커뮤니케이션 전략 수립에 기여할 수 있음을 확인하였다.