Analyse der öffentlichen Stimmung und Fehlinformationen während COVID-19

Die COVID-19-Pandemie hat das Leben für alle verändert. Bis Oktober 2022 wurden weltweit mehr als 600 Millionen Fälle gemeldet. Um die Verbreitung des Virus zu kontrollieren, haben die Regierungen Massnahmen wie Distanzunterricht, Quarantäne und soziale Distanzierung ergriffen. Diese Massnahmen haben dazu geführt, dass viele Leute ihre Gedanken und Gefühle in sozialen Medien geteilt haben. Die Analyse dieser Meinungen ist wichtig, und eine Methode dafür ist die Sentiment-Analyse (SA). Diese Methode hilft, Nutzermeinungen und Emotionen aus geschriebenem Text zu identifizieren.

Allerdings können Informationen in sozialen Medien oft wahr oder falsch sein. Falschinformationen verbreiten sich schnell, und das nennt man Fake News (FN). Das kann ernsthafte Auswirkungen auf die psychische Gesundheit haben, was zu Problemen wie Depression und Angst führt. Daher ist es entscheidend, Fake News zu identifizieren, besonders in einer kritischen Situation wie der COVID-19-Pandemie. Der Anstieg der Forschung in diesem Bereich betont die Notwendigkeit, herauszufinden, ob bestimmte Nachrichtenartikel echt oder gefälscht sind.

#Sentiment-Analyse und Fake News-Erkennung

Um die öffentliche Meinung zu COVID-19 zu verstehen, sind Sentiment-Analyse und Fake News-Erkennung zwei wichtige Forschungsaspekte. Sie helfen dabei, zu beurteilen, wie die Leute fühlen und ob die Informationen, die sie teilen, zuverlässig sind. Es gibt verschiedene Methoden, um diese Aufgaben anzugehen, aber eine, die vielversprechend ist, ist die Verwendung von vortrainierten Modellen wie BERT.

BERT, was für Bidirectional Encoder Representations from Transformers steht, ist ein Sprachmodell, das Textdaten so verarbeitet, dass es den Kontext und die Bedeutung erfasst. Es ermöglicht Forscher:innen, das Modell für spezifische Aufgaben wie Sentiment-Analyse oder die Erkennung von Fake News zu verfeinern, ohne von Grund auf neu anfangen zu müssen. Das Modell passt seine Parameter basierend auf beschrifteten Datensätzen an, was ihm ermöglicht, zu lernen und die richtigen Labels für nicht gesehene Daten vorherzusagen.

#Verwandte Forschung

Es gab verschiedene Studien zur Sentiment-Analyse im Zusammenhang mit COVID-19. Diese Studien verwendeten verschiedene Methoden, insbesondere Deep-Learning-Ansätze, um grosse Mengen an Tweets zu analysieren. Zum Beispiel analysierte eine Studie über 416.000 Tweets und hob hervor, dass Wörter wie "Corona" und "Virus" häufig erwähnt wurden. Die Ergebnisse zeigten eine Dominanz von negativen Gefühlen im Vergleich zu positiven und neutralen.

Länder auf der ganzen Welt haben strenge Massnahmen ergriffen, um die Pandemie zu kontrollieren. In Saudi-Arabien analysierten Forscher die öffentliche Meinung in sozialen Medien über die Regierungsmassnahmen während COVID-19. Eine Studie konzentrierte sich auf Tweets zum Thema Distanzunterricht und kam zu dem Schluss, dass die meisten Nutzer die Regierungsmassnahmen unterstützten. Eine andere Studie stellte fest, dass positive Meinungen über Distanzunterricht häufiger waren als negative.

Obwohl nur wenige Studien zur Fake News-Erkennung in arabischer Sprache durchgeführt wurden, haben mehrere automatisierte Systeme versucht, dieses Problem während der Pandemie anzugehen. Zum Beispiel erstellten Forscher einen Datensatz für arabische Tweets zu Fake News und verglichen manuell beschriftete Tweets mit automatisiert beschrifteten, wobei signifikante Unterschiede in der Genauigkeit festgestellt wurden.

#Methodik

Der Prozess, Vortrainierte Modelle wie BERT zu verwenden, umfasst mehrere Schritte. Er beginnt mit der Datenvorverarbeitung, bei der die Daten gereinigt und für die Analyse vorbereitet werden. Das stellt sicher, dass das Modell den Text genau verstehen kann. Die Daten werden dann in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt, wobei der Trainingssatz dem Modell beim Lernen hilft, und der Testsatz die Leistung bewertet.

Modelle werden durch eine Reihe von Parametern verfeinert. Zum Beispiel wird das Training oft in Chargen durchgeführt, wobei das Modell nach der Verarbeitung einer festgelegten Anzahl von Beispielen aktualisiert wird. Lernraten, die bestimmen, wie schnell ein Modell seine Gewichte während des Trainings anpasst, sind ebenfalls entscheidend für die Leistung.

Sobald die Modelle verfeinert sind, können sie verwendet werden, um Gefühle vorherzusagen und Fake News zu identifizieren. Die Ergebnisse werden bewertet, um zu verstehen, wie gut die Modelle bei jeder Aufgabe abgeschnitten haben.

#Ergebnisse

Durch die Verwendung von BERT-Modellen erreichten die Forscher hohe Genauigkeiten sowohl bei der Sentiment-Analyse als auch bei der Fake News-Erkennung. Die Sentiment-Analyse erreichte eine Genauigkeit von 93 %, während die Fake News-Erkennung eine Genauigkeit von 90 % erreichte. Diese Zahlen zeigen, dass der Ansatz effektiv war, um Meinungen zu COVID-19 zu analysieren.

Allerdings stellte die unausgeglichene Natur der für die Fake News-Erkennung verwendeten Datensätze eine Herausforderung dar. Wenn einige Klassen erheblich mehr Beispiele haben als andere, kann das die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, genau vorherzusagen. Daher könnte zukünftige Arbeit darin bestehen, Wege zu finden, diese Datensätze auszugleichen oder andere Lerntechniken für eine bessere Leistung zu erkunden.

#Fazit

Die Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und vortrainierten Modellen wie BERT hat sich als effektiv erwiesen, um Gefühle zu analysieren und Fake News im Zusammenhang mit COVID-19 zu erkennen. Die Ergebnisse spiegeln das Potenzial dieser Methoden wider, Nutzermeinungen genau zu erfassen. Allerdings gibt es noch Herausforderungen, insbesondere mit unausgeglichenen Datensätzen. Diese Herausforderungen anzugehen, wird entscheidend sein, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse in zukünftigen Forschungen zu verbessern.