通过用户推文文本情感分析发现 COVID-19 时代的用户行为
社会与信息网络
2021-04-20 v1
摘要
冠状病毒病(COVID-19)疫情于 2020 年 3 月被宣布为大流行,此后对生活的各个方面都产生了重大影响。尽管我们生活在信息时代,我们仍没有关于该疾病的准确信息。在线社交网络(OSNs)在社会中发挥着至关重要的作用,尤其是那些不信任政府的人往往更相信由社交网络形成的证据。OSNs 在 COVID-19 时代的优势是明显的。例如,社交媒体使人们能够彼此联系而无需现实世界中的面对面社交互动。在缺乏世界领导的情况下,社交媒体网络也充当集体智慧。因此,在本研究中,考虑到 OSNs 中的信息扩散现象,我们关注 COVID-19 对用户情感的影响,并通过挖掘和分析 OSN 数据展示大流行早期几个月的用户行为趋势。此外,我们提出一个数据驱动模型来展示用户情感如何随时间变化,以及 OSNs 如何帮助我们获取对用户行为的信息,这对准确预测未来行为非常重要。为此,本研究使用关于 COVID-19 的推文文本及相关的网络结构来提取显著特征,然后提出一个模型试图提供当前和未来状况的更全面的真实图景。
引用
@article{arxiv.2104.08867,
title = {User Behavior Discovery in the COVID-19 Era through the Sentiment Analysis of User Tweet Texts},
author = {Amin Mahmoudi and Victoria Wai-lan Yeung and Eric W. K. See-To},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08867},
year = {2021}
}
备注
24 pages, 7 figuers