来自 NLP 分析的洞察：社交媒体上的 COVID-19 疫苗舆情
计算与语言
2021-06-09 v1 社会与信息网络
摘要
社交媒体是分析公众对 COVID-19 疫苗及各品牌态度的合适来源。然而，相关研究甚少。本研究中，我们通过 Twitter API 收集了疫情期间英国和美国居民的推文帖子，并设计实验以回答有关疫苗接种的三个主要问题。为获取民众的主导情绪，我们使用 VADER 进行情感分析，并提出一种可考量个体影响力的新方法。这使我们能在情感分析上更进一步，并解释数据中一些波动变化。结果表明，名流可引领社交媒体上疫苗接种进程的舆论转向。此外，在峰值期，两国近 40\% 的人口对 COVID-19 疫苗持负面态度。我们还调查了人们对不同疫苗品牌的看法，发现 Pfizer 疫苗最受人们欢迎。应用情感分析工具，我们发现大多数人对多数品牌制造的 COVID-19 疫苗持正面看法。最后，我们使用 LDA 模型进行主题建模，发现两国居民愿意分享其对疫苗的观点与感受。疫苗接种后发生了若干死亡案例。由于这些负面事件，美国居民更担忧疫苗的副作用与安全性。
引用
@article{arxiv.2106.04081,
title = {Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media},
author = {Tao Na and Wei Cheng and Dongming Li and Wanyu Lu and Hongjiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.04081},
year = {2021}
}