Jan, 2024

分析尼日利亚网络空间中的 COVID-19 疫苗情感：基于手动标注的 Twitter 数据集的洞察

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TL;DR使用 Transformer-based 语言模型研究尼日利亚人对疫苗的接受程度，数据分析及可视化表明，大多数推文对 COVID-19 疫苗持中立态度，个别人表示积极看法，对特定疫苗类型没有强烈偏好，尽管 Moderna 疫苗获得了稍微更多的积极情绪。同时发现，通过对适当数据集进行微调，即使预训练的 LLM 没有在特定语言上进行过预训练，也可以获得有竞争力的结果。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的 Twitter 数据 COVID-19 疫苗响应情绪分析

    本研究通过 Deep Learning 技术和 Valent Aware Dictionary for sEntiment Reasoner 工具，对来自全球不同地区的推文进行情感分析，统计了关于 COVID-19 疫苗的社交媒体上的积极、消极和中立评论的比例，并通过 LSTM 和 Bi-LSTM 等深度学习算法验证了预测模型，为大众提供理解公众对 COVID-19 疫苗的看法的帮助。

    Aug, 2022

  • 基于 1100 万条推文的深度学习揭示了 COVID-19 疫苗多样化和变化情感模式

    通过分析社交媒体上用户对 COVID-19 疫苗的感受和情绪波动，研究者们发现了不同人群对疫苗的态度差异。疫苗接种率的提高与用户情绪向积极的变化密切相关，视角细分的情感分析能够为疫苗推广策略提供实质性的桥梁作用。

    Jul, 2022

  • 利用机器学习从南非推特数据中检测 COVID-19 疫苗犹豫的存在

    通过手工标记方法分析南非推文中的疫苗犹豫情绪，建立 AI 分类模型，并评估其在 UGC 分类中的可靠性。在 30000 个南非推文数据集上，使用 LSTM、bi-LSTM、SVM、BERT-base-cased 和 RoBERTa-base 模型进行情感分析。其中，BERT 和 RoBERTa 模型的整体 F1 得分分别达到 60% 和 61%。采用 LDA 主题建模以改进 RoBERTa 模型的准确性。

    Jul, 2023

  • 一份涵盖多语言的 Twitter COVID-19 疫苗态度数据集

    该研究通过社交媒体平台收集了超过 200 万条与 COVID-19 疫苗相关的推文，其中约 1% 的推文被标注了原始作者的疫苗接种立场，研究评估了不同模型在从社交媒体数据中提取公众态度方面的表现，并确定了其在跟踪公众 COVID-19 疫苗接种态度变化方面的潜在用途。

    Jun, 2022

  • 关于 Covid-19 疫苗的波斯语推文的大规模分析

    本文利用数据挖掘技术和情感分析工具，分析了伊朗社交媒体上关于 COVID-19 疫苗的公众舆情，结果显示该话题广泛关注，从政府问题、安全到犹豫和副作用等各个角度得到了探讨，公共接种和感染率等相关现象深刻地影响了公众情绪和用户互动。

    Feb, 2023

  • COVID-19 疫苗开发至投放期间相关情绪分析

    该研究使用深度学习模型对 Twitter 情绪进行分析，发现 COVID-19 疫情期间推文数量、病例数量和情绪极性得分变化之间的联系，以及疫苗推广对社交媒体讨论性质的影响

    Jun, 2023

  • 新冠疫苗的 Twitter 情绪分析

    使用自然语言处理技术，我们旨在以最高的准确率确定和分类关于 COVID-19 疫苗的观点。

    Nov, 2023

  • COVID-19 大流行期间 Twitter 上的疫苗话题

    该研究分析了推特上与 COVID-19 疫苗相关的负面言论，使用机器学习技术和自然语言处理技术，提出了 37 种负面话题，并指出 COVID-19 疫苗的消极态度随着疫苗接种的推广而逐渐降低，但需要关注疫苗安全性和政策问题。

    Jul, 2022

  • VaxxHesitancy: 用于研究 Twitter 上对 COVID-19 疫苗犹豫不决态度的数据集

    通过对超过 3,101 条推文进行态度分类的注释数据提供者新的分类数据集和开发了一个最佳的预测性能的领域特定语言模型，我们首次将疫苗犹豫作为区别于支持和反对的一种分类模型进行了建模。

    Jan, 2023

  • COVID-19 疫苗相关社交媒体数据的情感分析：比较研究

    本研究使用 DistilRoBERTa 算法比较分析了两个流行社交媒体平台 Reddit 和 Twitter 对 COVID-19 疫苗的舆情。结果表明，尽管平均情感表达在这些媒体平台间有所变化，但两者在与疫苗相关的重要发展时分享的情感具有相似的行为。因此，这些社交媒体平台继续是公共卫生官员可利用的宝贵数据源，以增强疫苗信心和打击虚假信息。

    Oct, 2022