打破社区边界:全球大流行背景下学术与社会交流偏好比较
数字图书馆
2021-04-13 v1 计算与语言
摘要
COVID-19的全球传播使大流行被广泛讨论,这体现在大量科学文章和社交媒体上用户生成内容的数量上。本文旨在从交流偏好差异的视角比较关于大流行的学术交流与社会交流,为正在进行的全球大流行研究提供信息,从而消除学术社区与社会社区之间的知识壁垒和信息不平等。首先,我们收集了大流行相关文章的全文与元数据,以及提及这些文章的Twitter数据。其次,我们提取并分析了文章及相关推文的主题和情感倾向。最后,我们对学术社区和社会社区进行了大流行相关的差异分析。我们挖掘所得数据,分别生成研究人员和公众的大流行交流偏好(如信息需求、态度倾向)。来自50,338篇文章及提及这些文章的927,266条相应推文的研究结果,揭示了学术社区与社会社区在全球大流行交流上关于研究认同一致性和特定研究主题偏好的差异。对大规模大流行相关推文的分析也证实了两个社区之间的交流偏好差异。
引用
@article{arxiv.2104.05409,
title = {Breaking Community Boundary: Comparing Academic and Social Communication Preferences regarding Global Pandemics},
author = {Qingqing Zhou and Chengzhi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05409},
year = {2021}
}