COVID-19 推文的文本挖掘与情感分析
社会与信息网络
2023-04-03 v1 应用统计
摘要
引发 COVID-19 疾病的人类严重急性呼吸综合征冠状病毒 2（SARS-Cov-2）已持续在全球蔓延。它不仅严重威胁公共卫生与全球经济，也影响心理健康与情绪。尽管 COVID-19 大流行的影响已被广泛研究，关于人群情感反应的讨论却相对较少。本文中，我们抓取微博平台 Twitter 上 COVID-19 相关推文，考察 2020 年 2 月 24 日至 2020 年 10 月 14 日期间四个加拿大城市（多伦多、蒙特利尔、温哥华、卡尔加里）与四个美国城市（纽约、洛杉矶、芝加哥、西雅图）的推文。应用 Vader 与 NRC 方法，我们评估情感强度得分并可视化大流行不同时期的信息。针对口罩、疫苗与封锁三项抗疫措施的推文情感得分被计算以作比较。四个加拿大城市的结果与四个美国城市进行比较。我们通过将回声状态网络方法与收敛交叉映射相结合，研究感染病例、推文活动与 COVID-19 相关推文情感得分之间的因果关系。分析表明，公众对 COVID-19 的情感随不同时期与地点而异。总体而言，人们对 COVID-19 与口罩情绪积极，而对疫苗与封锁话题情绪消极。因果推断显示，情感影响人们在 Twitter 上的活动，这也与每日感染数相关。
引用
@article{arxiv.2106.15354,
title = {Text mining and sentiment analysis of COVID-19 tweets},
author = {Qihuang Zhang and Grace Y. Yi and Li-Pang Chen and Wenqing He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15354},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 10 figures, 1 table