COVID-19パンデミック:ソーシャルメディアと自然言語処理を用いた鍵問題の同定【JST・京大機械翻訳】

Oyebode Oladapo; Ndulue Chinenye; Mulchandani Dinesh; Suruliraj Banuchitra; Adib Ashfaq; Orji Fidelia Anulika; Milios Evangelos; Matwin Stan; Orji Rita

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202896565946 整理番号：22P0184032

COVID-19パンデミック:ソーシャルメディアと自然言語処理を用いた鍵問題の同定【JST・京大機械翻訳】

COVID-19 Pandemic: Identifying Key Issues using Social Media and Natural Language Processing

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発行年： 2020年08月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

COVID-19パンデミックは多くの方法で人々の生活に影響した。社会メディアデータは,パンデミックに関して公衆の認識と経験を明らかにすることができ,また,病気の世界的広がりを抑止する努力を妨げるか,支援する因子を明らかにする。本論文では,自然言語処理(NLP)技術を用いて,6つのソーシャルメディアプラットフォームから収集したCOVID-19関連コメントを分析した。著者らは,1百万以上のランダムに選択したコメントから,関連する意見のキーフレラーゼとそれらのそれぞれの感情極性(陰性または陽性)を同定し,次に,主題分析を用いてそれらをより広いテーマに分類した。著者らの結果は,17が経済,社会政治,教育,および政治的問題である34の陰性テーマを明らかにした。20の陽性テーマも同定された。陰性問題を議論し,陽性テーマと研究証拠に基づいてそれらに取り組むための介入を示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 計算機網

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