基于 Twitter 与人口普查数据分析探索后 COVID-19 重启情绪的社会经济因素
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2020-07-02 v1 社会与信息网络
摘要
调查并分类社交媒体用户针对某一事物、情境与系统的情绪，在研究者中非常流行。然而，他们很少讨论此类情绪背后的社会经济因素关联。本研究试图探究美国（US）在 COVID-19 全球危机期间，民众关于重启经济的正面和负面情绪的相关因素。它考虑了情境不确定性（即因封锁政策导致的工作与出行模式变化）、经济下行及相关创伤，以及抑郁等情绪因素。为理解民众关于重启经济的情绪，我们收集了代表美国包括华盛顿特区在内 51 个州的 Twitter 数据。各州民众的社会经济特征、建成环境数据以及 COVID-19 相关病例数被收集并与 Twitter 数据整合以开展分析。采用二元 logit 模型来识别影响民众持正面或负面情绪的因素。logit 模型的结果表明，家庭户、低教育水平人群、劳动力人口、低收入人群以及房租较高人群对重启经济更感兴趣。相反，成员数量多且高收入的家庭户对重启经济兴趣较低。该模型可正确分类 56.18% 的情绪。Pearson chi2 检验表明，总体而言该模型具有较优的拟合优度。本研究为政策制定者清晰指明了在何处配置资源，以及可采取何种政策选项来改善民众社会经济状况并缓解当前及未来大流行的影响。
引用
@article{arxiv.2007.00054,
title = {Twitter and Census Data Analytics to Explore Socioeconomic Factors for Post-COVID-19 Reopening Sentiment},
author = {Md. Mokhlesur Rahman and G. G. Md. Nawaz Ali and Xue Jun Li and Kamal Chandra Paul and Peter H. J. Chong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.00054},
year = {2020}
}