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COVID-19ワクチンに関する世論:2年間の振り返り

COVID-19パンデミック中のワクチンに対する感情の変化を調べる。

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目次

COVID-19のパンデミックは、特にワクチンに対する見方を大きく変えたよ。アウトブレイクの初期から、今のワクチン接種が進んでいる時期まで、人々はTwitterみたいなソーシャルメディアで思いや感情を共有してきた。このリサーチでは、この期間中に人々がワクチンについてどう感じていたのかを探るよ。計画段階からワクチンが一般に利用可能になるまで、感情がどう変わったのかを見ていくね。

背景

ワクチンは長い間、議論の対象だった。反ワクチン派という人たちがいて、彼らの意見はウイルスの流行中に特に強くなるんだ。COVID-19のパンデミックは多くの恐怖と不安をもたらし、それがオンラインでも見られた。人々はソーシャルメディアを使って自分の考えを表現し、多くの人がワクチンについて疑念を持っていたよ。

この感情を理解するのはすごく重要で、それが公衆衛生に影響を与えるからね。ワクチンについての話し方は、人々がワクチンを接種するかどうかの判断に影響を与えるんだ。

方法論

COVID-19パンデミック中のワクチンに対する感情を分析するために、パンデミックの開始からのワクチンに関連するツイートに焦点を当てたよ。Twitterから情報を集めて、感情分析という方法を使った。この方法で、ツイートがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルな感情を表しているかを判断できるんだ。

世界中から集めた大量のツイートを見て、感情が時間とともにどう変わっていったか、COVID-19の症例数にどう関連するかを調べたよ。

データ収集

COVID-19とワクチンに関連するキーワードを使ってツイートを集めた。このデータセットにはオーストラリア、日本、インド、ブラジル、インドネシアなどの国からのツイートが含まれていて、すでに感情がラベル付けされたツイートのデータセットを使ったよ。

データを集めた後、スラングや絵文字を標準的な言葉に変えて、実際のツイートの内容を分析できるようにしたんだ。

感情分析の技術

感情分析には進んだ言語モデルを使ったよ。主に使ったのはBERTというモデルで、文中の単語の文脈を理解するのに効果的。これでツイートの背後にある感情をより正確に評価できるんだ。

感情分析は、ツイートに感情に基づいたラベルを付けることを含む。1つのツイートが複数の感情を表すこともあるから、例えばワクチンについて希望と不安を両方感じる人もいるから、複数ラベルを許す方法を使ったよ。

結果

一般的な感情の傾向

パンデミックの初期には、ワクチンに関するツイートが少なかったけど、時間が経つにつれて情報が増え、ワクチンについてのツイートがかなり増えた。ツイートの数は、ワクチンに関する主要なニュースイベント、例えばワクチン試験の発表や公的な接種の開始に関連していることが多かったよ。

時間による感情の変化

分析の結果、ワクチンに対する感情は時間とともに変わった。パンデミックの前半では感情が大きく変化して、人々は最初はとても恐れて疑っていた。でも、ワクチンが増えて、政府が接種を開始するにつれて、態度が安定してきた。

パンデミックの後半になると、ワクチンに対するよりポジティブな見方が増えて、多くのツイートが希望や楽観的な気持ちを表現して、公衆のワクチン接種に対する関心が高まっていたよ。

国別の感情分析

国ごとの感情も調べて、オーストラリア、日本、インド、ブラジル、インドネシアでのパターンがはっきりしてた。たとえば、オーストラリアはワクチン接種が進むにつれてより好意的な見方をしていたけど、インドはCOVID-19の第二波の影響でネガティブな感情が多かった。

各国は異なる経験やタイムラインがあって、それが人々のワクチンに対する感情に影響を与えた。私たちの研究では、COVID-19の症例数やメディアの報道などのローカルな要因が公衆の感情形成に大きな役割を果たしていることがわかったよ。

誤情報の影響

パンデミック中に広まった誤情報は、ワクチンに対する感情に目立った影響を与えた。ソーシャルメディアは重要な情報を素早く共有する手段でありながら、噂や誤情報も広める二重の刃だった。

多くの反ワクチンの感情は、Twitterのようなプラットフォームで共有された誤った情報から生じていた。一部のツイートはワクチンの安全性についての恐怖を表現し、しばしば誇張された孤立した事件を指摘していた。この誤情報は公衆に混乱と疑念を生むことになったよ。

感情的反応

ワクチン関連のツイートには、恐怖や不安、フラストレーションが表現されていることがたくさんあった。例えば、ワクチン開発のスピードや副作用に対する懸念があったり。

その一方で、感謝や安心感といったポジティブな感情も観察された。ワクチンが手に入るようになると、人々は興奮や安堵を共有し、ポジティブなツイートが増えたんだ。

公人の役割

公の人物やリーダーは、ワクチンに対する感情を形作るうえで重要な役割を果たした。有名な人物がワクチンを支持すると、たいていはポジティブな反応をもたらしたけど、影響力のある人物がネガティブなコメントをすると、公衆の間に疑念や恐れが広がった。

公式のアップデートや発表も人々の感情に影響を与えたことがあった。時には政府のコミュニケーションが公衆にうまく響かず、混乱を招くこともあった。これは、健康危機の際に明確で透明なコミュニケーションがいかに重要かを示しているよ。

感情変化の視覚化

感情の変化を示すために、視覚的な表現を作成した。これらのグラフは、ツイートの数が時間とともにどのように変わったかを示し、ポジティブとネガティブの意見の変化を強調したよ。

データは、ワクチンに関する事件がメディアで報道されたときにネガティブな感情がピークに達し、多くの地域でワクチンの成功した接種が行われた後にポジティブな感情が高まったことを示していた。

結論

COVID-19のパンデミックは、健康だけでなく、ワクチンに対する公衆の見方にも大きな課題をもたらした。私たちの研究は、ワクチンの受け入れに関する感情を理解する重要性を強調した。ツイートを分析することで、恐怖や誤情報、ワクチンに対する公衆の態度が時間とともにどう変わったのか、貴重な洞察を得ることができたんだ。

今後は、誤情報に対処し、ワクチンに対する公衆の信頼を強化することが重要だね。引き続き関与し、透明なコミュニケーションを維持することが、公衆がワクチン接種の努力に対してポジティブな見方を持ち続けるために不可欠なんだ。

この分析からの洞察は、公衆衛生の担当者や政策立案者がワクチン受け入れを促進し、誤情報の脅威に対抗するためのターゲットを絞ったアウトリーチ戦略を作成するのに役立つよ。

オリジナルソース

タイトル: An analysis of vaccine-related sentiments from development to deployment of COVID-19 vaccines

概要: Anti-vaccine sentiments have been well-known and reported throughout the history of viral outbreaks and vaccination programmes. The COVID-19 pandemic had fear and uncertainty about vaccines which has been well expressed on social media platforms such as Twitter. We analyse Twitter sentiments from the beginning of the COVID-19 pandemic and study the public behaviour during the planning, development and deployment of vaccines expressed in tweets worldwide using a sentiment analysis framework via deep learning models. In this way, we provide visualisation and analysis of anti-vaccine sentiments over the course of the COVID-19 pandemic. Our results show a link between the number of tweets, the number of cases, and the change in sentiment polarity scores during major waves of COVID-19 cases. We also found that the first half of the pandemic had drastic changes in the sentiment polarity scores that later stabilised which implies that the vaccine rollout had an impact on the nature of discussions on social media.

著者: Rohitash Chandra, Jayesh Sonawane, Janhavi Lande, Cathy Yu

最終更新: 2023-06-23 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.13797

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.13797

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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