要約
この論文は、SARS CoV2パンデミック中に起こったような重要な出来事に対する社会の反応を調査するために、ソーシャルメディア上の言語行動をどのように使用できるかを調査するための方法論を提案します。
特に、イベントの空間的および時間的側面が重要な特徴となります。
私たちの方法論は、時系列分析とクラスタリングを使用して、ツイートの使用傾向における時空間カテゴリーを基礎付けることで構成されています。
次に、手作業でコード化されたカテゴリに集計されたスケーリングされた f スコアに基づく定性的比較分析を通じて、各カテゴリの顕著な用語が特定されました。
このアプローチを例示するために、私たちはイタリアにおけるコロナウイルスの第 1 波に関するケーススタディを実施しました。
私たちは、出来事からの物理的な距離が出来事について伝達される内容に影響を与えると主張する既存の心理学的観察を調査するために、私たちが提案した方法論を使用しました。
我々は、病気の震源地と周辺地域が明確な時系列クラスターに対応していること、また、SARS CoV2流行の震源地に住む人々は周辺地域の人々よりも連帯と政策に重点を置いていることを示すことで、これらの発見を確認した。
さらに、時間的カテゴリーがパンデミックへの対応中の政策変更と密接に対応していることもわかりました。
要約(オリジナル)
This paper proposes a methodology for exploring how linguistic behaviour on social media can be used to explore societal reactions to important events such as those that transpired during the SARS CoV2 pandemic. In particular, where spatial and temporal aspects of events are important features. Our methodology consists of grounding spatial-temporal categories in tweet usage trends using time-series analysis and clustering. Salient terms in each category were then identified through qualitative comparative analysis based on scaled f-scores aggregated into hand-coded categories. To exemplify this approach, we conducted a case study on the first wave of the coronavirus in Italy. We used our proposed methodology to explore existing psychological observations which claimed that physical distance from events affects what is communicated about them. We confirmed these findings by showing that the epicentre of the disease and peripheral regions correspond to clear time-series clusters and that those living in the epicentre of the SARS CoV2 outbreak were more focused on solidarity and policy than those from more peripheral regions. Furthermore, we also found that temporal categories corresponded closely to policy changes during the handling of the pandemic.
arxiv情報
| 著者 | Anslow Michael,Galletti Martina |
| 発行日 | 2023-06-28 08:59:50+00:00 |
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