使用Twitter数据对希腊COVID-19病例的情绪分析
Loukas Samaras1, Elena García-Barriocanal1, Miguel-Angel Sicilia1
1Computer Science Department, Polytechnic Building, University of Alcalá, Ctra. De Barcelona km. 33.6, 28871 Alcalá de Henares (Madrid), Spain.
这项研究分析了超过15万条推文,以衡量公众对希腊COVID-19的情绪. 调查结果表明,虽然惊喜和厌恶是普遍的情绪,但公众情绪与病毒的传播没有相关性.
科学领域:
- 计算社会科学 计算社会科学
- 公共卫生监督 公共卫生监督
- 情绪分析 情绪分析
背景情况:
- 两十年来,包括社交媒体和搜索引擎记录在内的互联网数据已被用于流行病追踪和预测.
- 最近的研究探讨了使用万维网来分析公共反应,情绪和情绪在疫情期间,特别是流行病.
研究的目的:
- 评估推特消息 (推文) 在实时情绪分析中对希腊COVID-19病例的有效性.
- 为了将公众情绪与COVID-19病例数量和数据量相关联.
主要方法:
- 在一年内收集了来自18730名用户的153,528条推特.
- 分析了推特内容,使用英语到希腊语翻译的Vader词典和希腊语词典.
- 追踪了积极/消极情绪,六种特定的情绪 (惊喜,厌恶,愤怒,快乐,恐惧,悲伤),以及与COVID-19病例和推文量之间的相关性.
主要成果:
- 惊 (25.32%) 和厌恶 (19.88%) 是推特中表达的主要情绪.
- 与COVID-19病例的情绪相关系数很弱 (瓦德尔:R2 = -0.07454;希腊语词典:R2 = 0.167387).
- 情绪与COVID-19病例传播没有显著的相关性,这可能是由于公众兴趣的下降.
结论:
- 推特数据可以反映公众的情绪,在希腊COVID-19大流行期间,惊喜和厌恶是突出的.
- 在Twitter上表达的公众情绪与COVID-19病例的实时传播没有显著的相关性.
- 该研究强调了将在线情绪与流行病学数据联系起来的复杂性,表明诸如公众关注度下降等因素影响了相关性.
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