CoronaVis：一个实时COVID-19推文数据分析器与数据仓库
社会与信息网络
2020-07-14 v2
摘要
由于数据性质和公众交互的特点，推特(twitter)在理解和建模各类事件方面正变得愈发有用。CoronaVis的目标是利用人们分享的推文信息，可视化主题建模、研究主观性，并建模COVID-19大流行期间的人类情绪。其主要目的是探究社会整体的心理与行为，从而有助于在持续的大流行期间及其后遗症中管理经济和社会危机。新型冠状病毒(COVID-19)大流行迫使人们为减少病毒传播而保持社交距离、待在家中。然而，社交媒体正使人们在本地和全球范围内保持联系。人们在社交媒体平台上分享信息（例如个人观点、某些事实、新闻、状态等），这有助于理解各种公众行为，如持续大流行期间的情绪、情感和流动性。在本工作中，我们开发了一个实时应用来观测美国生成的关于COVID-19的推文。在本文中，我们生成了跨越一段时间的大量数据分析，以研究主题、主观性和人类情绪的变化。我们还分享了一个名为CoronaVis Twitter数据集（聚焦于美国）的已清洗和处理的数据集，供研究界在 https://github.com/mykabir/COVID19 获取。这将使学界能够发现更有用的洞察，并创建不同的应用和模型，以对抗COVID-19大流行及未来的大流行。
引用
@article{arxiv.2004.13932,
title = {CoronaVis: A Real-time COVID-19 Tweets Data Analyzer and Data Repository},
author = {Md. Yasin Kabir and Sanjay Madria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13932},
year = {2020}
}