[论文解读] Exploratory Analysis of COVID-19 Related Tweets in North America to Inform Public Health Institutes

Hyeju Jang, Emily Rempel+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 10被引用 6

一句话总结

本研究结合主题建模与人工参与的方面级情感分析（ABSA），分析加拿大和美国2020年1月至5月期间与COVID-19相关的推文，以识别公众关注点及对公共卫生干预措施的反应。主要发现显示，公众关注重点随时间演变，聚焦于社交距离、口罩使用和病例数据，对错误信息和针对亚裔的歧视持负面情绪，为公共卫生信息传播提供了可操作的见解。

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.

研究动机与目标

• 利用社交媒体数据理解北美地区公众对COVID-19的反应与关注点。
• 识别公众对公共卫生干预措施的讨论如何随时间演变，及其与政策实施时间的关系。
• 结合领域专家参与，应用方面级情感分析，评估公众对口罩、社交距离和错误信息等具体议题的情感态度。
• 为公共卫生机构提供可操作的见解，以改进沟通策略与干预措施设计。
• 展示将自然语言处理与公共卫生专业知识相结合，对实现现实世界政策影响的价值。

提出的方法

• 对来自加拿大和美国的319,524条英文COVID-19推文应用潜在狄利克雷分布（LDA）进行主题建模。
• 采用人工参与的流程，优化与领域相关的方面与观点词典，提升其在公共卫生语境下的相关性。
• 使用ABSApp系统实现弱监督式ABSA，支持在无标注训练数据的情况下手动编辑方面与观点术语。
• 追踪主题流行度与情感趋势随时间的变化，与关键公共卫生干预措施实施日期对齐。
• 通过与公共卫生专家协作验证研究发现，以确保结果的政策相关性。
• 聚焦于带有地理位置元数据的英文推文，使用tweet-preprocessor与spaCy进行分词与标准化预处理。

实验结果

研究问题

• RQ1 2020年1月至5月期间，加拿大和美国公众对COVID-19相关话题的讨论如何演变？
• RQ2 公众对关键公共卫生干预措施（如口罩、社交距离）的情感趋势是否与政策实施时间线相关？
• RQ3 社交媒体中反映的公众主要关注点与情绪反应是什么？
• RQ4 结合专家参与的方面级情感分析如何提升对公共卫生议题公众情感的理解？
• RQ5 社交媒体分析在哪些方面可为公共卫生信息传播与干预措施设计提供支持？

主要发现

• 社交距离与居家政策相关主题（T1与T4）在2020年3月24日之后显著上升，与加拿大联邦隔离令及多个美国州实施的居家令时间点一致。
• 关于病例与检测数据的讨论（T5）随时间逐渐增加，反映出公众对疫情指标的关注度持续上升。
• 关于口罩与面部遮盖物的主题（T6）在2020年3月略有下降，可能与当时公共卫生机构关于口罩有效性的说明有关。
• 情感分析显示，公众对冠状病毒疫情本身、错误信息及准备措施普遍持负面情绪。
• 对口罩的情感态度呈现混合情绪，反映出公众困惑或信息传达不一致；对亚裔的负面情绪则表明疫情期间反亚裔情绪有所上升。
• 公共卫生专家确认，关于年龄相关沟通与歧视现象的发现可为制定更具针对性和有效性的公共卫生沟通策略提供依据。