量化新冠疫情事件的社区情感与参与度指数
社会与信息网络
2024-12-24 v1 人工智能
计算与语言
计算机与社会
机器学习
摘要
本研究提出了社区情感与参与度指数（Community Sentiment and Engagement Index, CSEI），旨在捕捉社交媒体上公众情感和参与度的细微变化，尤其是针对与新冠疫情相关的重大事件。CSEI由多样化情感指标构成，整合了参与度、每日帖子数量、复合情感、细粒度情感（恐惧、惊讶、喜悦、悲伤、愤怒、厌恶和中性）、可读性、冒犯性和领域多样性等特征。每个组成部分通过基于主成分分析（PCA）的多步骤框架进行加权，根据其在时间情感变化中的方差贡献对特征进行优先级排序。该方法动态调整组成部分的重要性，使CSEI能够精确捕捉公众情感的高灵敏度变化。CSEI的开发显示，其构成特征之间存在统计显著的相关性，这凸显了其内部一致性以及对特定情感维度的敏感性。我们使用包含4,510,178篇关于新冠疫情的Reddit帖子的数据集验证了CSEI的响应性。分析重点集中在15个重大事件上，包括世界卫生组织（WHO）将新冠疫情正式声明为全球大流行病、不同国家报告的首例新冠病例、全国性封锁、疫苗研发以及关键公共卫生措施。CSEI的累计变化揭示了这些事件导致的显著峰谷，表明这些事件在疫情不同阶段的公众情感呈现出显著模式。皮尔逊相关分析进一步确认，CSEI的每日波动与这些事件之间存在统计显著的关系（p = 0.0428），突显了CSEI能够推断和解释公众情感和参与度对新冠疫情相关重大事件作出反应的能力。
引用
@article{arxiv.2412.16925,
title = {Quantifying Public Response to COVID-19 Events: Introducing the Community Sentiment and Engagement Index},
author = {Nirmalya Thakur and Kesha A. Patel and Audrey Poon and Shuqi Cui and Nazif Azizi and Rishika Shah and Riyan Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16925},
year = {2024}
}