[논문 리뷰] Tracking Public Opinion in China through Various Stages of the COVID-19 Pandemic

Yuqi Gao, Hang Hua외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 30.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 코로나19 팬데믹 기간 동안 중국의 웨이보 플랫폼에서의 공공 여론을 99,913개의 레이블이 부여된 및 900,000개의 레이블이 없는 마이크로블로깅에 대한 정서 분석을 통해 추적한다. 주요 요인들—예를 들어 팬데믹 단계, 정부 정책, 중국-미국 관계, 사용자 생성 주제—가 정서에 미치는 영향을 규명하며, 주요 사건과 인구통계적 요인과 연관된 공공 논의의 상당한 변화를 드러낸다.

ABSTRACT

In recent months, COVID-19 has become a global pandemic and had a huge impact on the world. People under different conditions have very different attitudes toward the epidemic. Due to the real-time and large-scale nature of social media, we can continuously obtain a massive amount of public opinion information related to the epidemic from social media. In particular, researchers may ask questions such as "how is the public reacting to COVID-19 in China during different stages of the pandemic?", "what factors affect the public opinion orientation in China?", and so on. To answer such questions, we analyze the pandemic related public opinion information on Weibo, China's largest social media platform. Specifically, we have first collected a large amount of COVID-19-related public opinion microblogs. We then use a sentiment classifier to recognize and analyze different groups of users' opinions. In the collected sentiment orientated microblogs, we try to track the public opinion through different stages of the COVID-19 pandemic. Furthermore, we analyze more key factors that might have an impact on the public opinion of COVID-19 (e.g., users in different provinces or users with different education levels). Empirical results show that the public opinions vary along with the key factors of COVID-19. Furthermore, we analyze the public attitudes on different public-concerning topics, such as staying at home and quarantine.

연구 동기 및 목표

• 중국에서 코로나19 팬데믹의 다양한 단계 동안 공공 여론이 어떻게 변화했는지 이해하기 위해.
• 지역, 교육 수준, 성별과 같은 인구통계적 및 맥락적 요인들이 소셜 미디어에서의 정서 기울기에 미치는 영향을 규명하기 위해.
• 중국 정부의 조치와 미국에 대한 공공 여론을 분석하여, 정책 변화와 국제적 발언에 대한 반응을 다루기 위해.
• 일상 생활 주제(예: 격리, 마스크 착용, 온라인 학습)에 대한 공공 논의를 분석하고 실제 사건과 연관지기 위해.
• 글로벌 보건 위기 동안 사회적 반응을 관찰하는 데 있어 데이터 기반의 다각적 분석을 제공하기 위해.

제안 방법

• 키워드 기반 크롤링을 통해 코로나19 관련 99,913개의 정서 레이블이 부여된 및 900,000개의 레이블이 없는 웨이보 마이크로블로그를 수집하였다.
• 레이블이 부여된 데이터를 기반으로 정서 분류기를 훈련시어 전체 데이터셋에 대한 정서 극성(긍정, 부정, 중립)을 예측하였다.
• 정서 레이블의 신뢰도를 향상시키고 대표성 있는 샘플링을 보장하기 위해 부트스트랩 기법을 사용하였다.
• 사용자 프로필 데이터를 기반으로 훈련된 분류기를 사용하여 사용자의 교육 수준을 분류하였다.
• 팬데믹 단계(예: 초기 유행기, 우한 봉쇄, 국제적 확산기)별로 데이터를 분할하여 정서 변화 추이를 추적하였다.
• 정서 추세를 주요 사건(예: 미국의 첫 사망 사례, 사회적 거리 두기 정책, 수입된 사례)과 바이럴 해시태그와 연관지었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중국의 코로나19 팬데믹 단계별로 웨이보에서의 공공 여론은 어떻게 변화했는가?
• RQ2 지역 출신, 교육 수준, 성별과 같은 요인이 팬데믹 기간 동안 웨이보 사용자의 정서 기울기에 영향을 미치는가?
• RQ3 주요 정책 결정(예: 우한 봉쇄)과 국제적 개선(예: 미국의 사례, 트럼프의 발언)이 공공 여론에 어떤 영향을 미쳤는가?
• RQ4 격리, 마스크 착용, 온라인 학습, 손 씻기와 같은 일상 생활 주제에 대해 어떤 논의 패턴이 나타났는가?
• RQ5 사용자 생성 콘텐츠와 바이럴 해시태그가 특정 주제에 대한 논의의 량과 정서에 어떤 영향을 미쳤는가?

주요 결과

• 웨이보에서의 공공 여론은 2020년 1월 20일 인간 간 전파가 공식 확인된 것과 같은 주요 팬데믹 기념일에 따라 상당한 변화를 보였다.
• 우한 봉쇄와 공중보건 경고가 있었던 1월 21일에서 25일 사이에 격리, 마스크 착용, 온라인 학습과 같은 주제에 대한 논의가 급격히 증가하였다.
• 1월 25일 '#집에 있을 땐 요리 실패' 해시태그가 바이럴되며 마이크로블로그 수가 급격히 증가하여 고립 기간 동안 사용자 생성 콘텐츠의 급증을 보였다.
• 1월 1일부터 소독과 관련된 마이크로블로그 수는 높은 수준을 유지하여 가장 이른 시기부터 가장 일관되게 다뤄진 주제 중 하나였다.
• 마스크와 관련된 논의의 정서는 수요 증가, 공급 부족, 가격 유령 거래 등으로 인해 점점 더 부정적으로 변화했으며, 특히 1월 22일경에 두드러졌다.
• 2월 29일 미국에서 첫 사망 사례가 보고되고 3월 13일 사회적 거리 두기 정책이 발표된 것은 재차 격리 및 마스크 착용 논의의 급격한 증가와 연관되었다.