通过结合线上与离线数据改进疫苗立场检测
社会与信息网络
2022-08-10 v1 物理与社会
摘要
关于 COVID-19 的不同观点引发了各类针对疫苗的线上讨论。由于 COVID-19 大流行的有害影响与规模，疫苗立场检测变得尤为重要并吸引日益增多的关注。大流行期间的交流通常通过线上与离线来源进行，这为疫苗立场检测提供了两条互补途径。因此，本文旨在（1）研究整合线上与离线数据对疫苗立场检测的重要性；以及（2）识别影响个体疫苗立场的关键线上与离线属性。我们将疫苗犹豫建模为识别线上与离线因素重要性的替代指标。借助可解释 AI 与组合分析，我们得出结论：线上与离线因素均有助于预测疫苗立场。
引用
@article{arxiv.2208.04491,
title = {Improving Vaccine Stance Detection by Combining Online and Offline Data},
author = {Anique Tahir and Lu Cheng and Paras Sheth and Huan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04491},
year = {2022}
}
备注
Accepted for non-archival proceedings and presentation at SBP-BRiMS 22