全球推文中对COVID-19的提及
计算机与社会
2021-08-19 v3
摘要
背景。在一年半时间和超过400万死亡之后，COVID-19大流行仍在广泛蔓延，其相关话题持续主导全球媒体。尽管COVID-19诊断已被良好监测，但该疾病对人类行为与社会动态的影响，以及旨在遏制它的政策干预的有效性，都尚未被充分理解。监测行为、社会动态与政策的时空模式——及其相互关联——可为预防行动与有效应对提供关键信息。方法。在此我们呈现一个开源数据集，包含192万条关键词筛选的Twitter帖子，从2020年1月至今每周更新，并附带一个展示国家与次国家行政区划总计的动态仪表板。结果。该仪表板呈现了包含COVID-19相关关键词或标签的100%地理标记推文。我们使用基于机器学习的文本分类器验证了纳入标准，发现88%的选定推文被正确标记为与COVID-19相关。利用此信息，我们检验了2020年1月1日至2020年12月31日推文与新冠诊断之间的相关性，并观察到相关性随时间递减。结论。随着新兴新冠变体出现，但疫苗犹豫与抗拒持续，该数据集可被研究者用于研究COVID-19的诸多方面，并为防范未来大流行提供宝贵洞见。
引用
@article{arxiv.2108.06385,
title = {Global Tweet Mentions of COVID-19},
author = {Guangqing Chi and Junjun Yin and M. Luke Smith and Yosef Bodovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06385},
year = {2021}
}