揭开 Twitter 上 COVID-19 疫苗话语的神秘面纱
社会与信息网络
2022-08-30 v1 计算与语言
摘要
理解社交媒体上关于 COVID-19 疫苗接种的公众话语，不仅对于应对当前 COVID-19 大流行很重要，对于未来的病原体暴发也很重要。我们考察了一个包含 2020 年 3 月至 2021 年 3 月期间 7500 万条讨论 COVID-19 疫苗接种的英文推文的 Twitter 数据集。我们使用自然语言处理（NLP）技术训练了一个立场检测算法，将推文分类为“反疫苗”或“亲疫苗”，并使用主题建模技术考察话语的主要话题。虽然亲疫苗推文（3700 万条）远多于反疫苗推文（1000 万条），但两种立场的多数推文（63% 的反疫苗和 53% 的亲疫苗推文）来自在观察期内既发过亲疫苗又发过反疫苗推文的双重立场用户。亲疫苗推文主要关注疫苗研发，而反疫苗推文涵盖广泛话题，其中一些包含真实关切，但也有大量虚假信息。若干话题为两种立场共有，尽管亲疫苗和反疫苗推文从相反观点讨论它们。表情包和笑话属于被转发最多的消息。尽管关于两极分化和反疫苗话语在线盛行的担忧毫无根据，但有针对性地反驳虚假信息十分重要。
关键词
引用
@article{arxiv.2208.13523,
title = {Demystifying the COVID-19 vaccine discourse on Twitter},
author = {Zainab Zaidi and Mengbin Ye and Fergus John Samon and Abdisalam Jama and Binduja Gopalakrishnan and Chenhao Gu and Shanika Karunasekera and Jamie Evans and Yoshihisa Kashima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13523},
year = {2022}
}