[논문 리뷰] Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media

Tao Na, Wei Cheng외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 08.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 27인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 영국과 미국의 트위터 데이터를 활용한 자연어 처리(NLP)를 통해 코로나19 백신에 대한 대중의 감정을 분석한다. VADER와 새로운 가중 영향 스코어링 방법을 적용한 결과, 정점에 도달했을 때 약 40%의 사용자가 부정적인 시각을 가졌으며, 페스제이가 가장 많이 다뤄졌고, 특히 백신 안전성, 특히 접종 후 사망에 대한 우려가 부정적 감정을 이끌었다. 반면 긍정적 감정은 주로 백신의 효과성과 안전성에 초점이 맞춰져 있었다.

ABSTRACT

Social media is an appropriate source for analyzing public attitudes towards the COVID-19 vaccine and various brands. Nevertheless, there are few relevant studies. In the research, we collected tweet posts by the UK and US residents from the Twitter API during the pandemic and designed experiments to answer three main questions concerning vaccination. To get the dominant sentiment of the civics, we performed sentiment analysis by VADER and proposed a new method that can count the individual's influence. This allows us to go a step further in sentiment analysis and explain some of the fluctuations in the data changing. The results indicated that celebrities could lead the opinion shift on social media in vaccination progress. Moreover, at the peak, nearly 40\% of the population in both countries have a negative attitude towards COVID-19 vaccines. Besides, we investigated how people's opinions toward different vaccine brands are. We found that the Pfizer vaccine enjoys the most popular among people. By applying the sentiment analysis tool, we discovered most people hold positive views toward the COVID-19 vaccine manufactured by most brands. In the end, we carried out topic modelling by using the LDA model. We found residents in the two countries are willing to share their views and feelings concerning the vaccine. Several death cases have occurred after vaccination. Due to these negative events, US residents are more worried about the side effects and safety of the vaccine.

연구 동기 및 목표

• 영국과 미국 거주자들 사이에서 소셜 미디어를 통해 코로나19 백신에 대한 대중의 감정을 이해하기 위해.
• 가장 많이 다뤄지고 긍정적 또는 부정적으로 인식되는 백신 브랜드를 특정하기 위해.
• 주제 모델링을 활용해 백신에 관한 소셜 미디어 게시물에서의 주요 우려 사항과 논의 주제를 밝혀내기 위해.
• 유저의 영향력(예: 팔로워 수, 재게시 수 등)을 고려한 가중 영향 스코어링 방법을 개발하여 영향력 있는 사용자가 감정 추세에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 공중 보건 및 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 실시간 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• 트위터 API를 통해 영국과 미국에서 영어로 작성된 트윗을 수집하고, 백신과 관련된 키워드로 필터링하였다.
• VADER 감성 분석을 적용하여 트윗의 감성을 긍정, 부정, 중립으로 분류하였다.
• 사용자 영향력(예: 팔로워 수, 재게시 수 등)을 통합한 '가중 VADER' 방법을 제안하여 감성 점수에 가중치를 적용하였다.
• LDA 주제 모델링을 사용하여 트윗 내 주요 주제를 추출하고, 시간, 국가, 감성 극성에 따라 분석하였다.
• 수동으로 주요 백신 브랜드(화이자, 아스트라제네카, 모더나)와 관련 키워드를 식별하여 감성 비교를 수행하였다.
• 실제 사건과의 일치성 및 단어 빈도 추세 분석을 통해 주제 모델의 공명성(일관성)을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 팬데믹 기간 동안 영국과 미국 거주자들 사이에서 코로나19 백신에 대한 지배적인 감성은 무엇인가?
• RQ2 가장 많이 다뤄지는 백신 브랜드는 무엇이며, 브랜드 간 감성은 어떻게 다를까?
• RQ3 소셜 미디어 게시물에서 백신에 관해 논의되는 주요 주제와 우려 사항은 무엇인가?
• RQ4 영향력 있는 사용자는 소셜 미디어의 감성 추세에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 감성 및 주제 추세는 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하며, 영국과 미국 간에 어떻게 다를까?

주요 결과

• 백신 보급 정점에 도달했을 때, 영국과 미국 거주자 중 약 40%가 코로나19 백신에 대해 부정적인 감정을 표현했다.
• 페스제이는 두 나라 모두에서 가장 많이 다뤄진 백신 브랜드였으며, 모든 브랜드 중에서 가장 높은 긍정적 감성을 보였다.
• 긍정적 감성 토큰 중 9% 이상이 백신의 효과성에 대해 언급했고, 8.5%는 '안전한' 또는 '무료'라는 키워드를 긍정적 특성으로 언급했다.
• 부정적 감성은 접종 후 사망에 대한 우려와 강하게 연관되어 있었으며, '사망', '사례', '뉴스'는 부정적 주제에서 상위 키워드로 나타났다.
• 백신 배포에 대한 공중의 우려는 시간이 지남에 따라 증가했으며, 특히 영국에서 부족 현상이 주요 논의 주제가 되었다.
• 대부분의 부정적 감성은 백신 자체를 직접 비판하는 것이 아니라, 봉쇄 조치나 바이러스로 인한 피해와 같은 광범위한 패닉 상황과 간접적으로 연결되어 있었다.