A longitudinal sentiment analysis of Sinophobia during COVID-19 using large language models

要約

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは外国人嫌悪、特に中国嫌悪を悪化させ、中国系個人に対する広範な差別につながっている。
大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理 (NLP) タスクに使用される事前トレーニングされた深層学習モデルです。
LLM は人間のようなテキストを理解して生成できるため、ソーシャル メディア データを分析して感情を検出および評価する場合に特に役立ちます。
我々は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミック中にX（Twitter）で表現された中国嫌悪的な感情を縦断的に感情分析するためのLLMを利用した感情分析フレームワークを紹介します。
その結果、中国嫌悪的なツイートの急増、中国嫌悪的な感情、新型コロナウイルス感染症の感染者数の急増の間には有意な相関関係があり、パンデミックの進展が国民感情と中国嫌悪的な言説の蔓延に影響を与えていることが明らかになった。
さらに、感情分析では、イライラや否定などの否定的な感情が支配的に存在していることが明らかになり、世論を形成する政治的な物語や誤った情報の影響が浮き彫りになっています。
新型コロナウイルス感染症に関するこれまでの研究には見られなかった共感的な感情の欠如は、メディアの政治的言説がパンデミックをどのように捉え、中国人コミュニティをどのように非難しているかを浮き彫りにしている。
私たちの研究は、世界的な危機の際に外国人排斥感情を軽減する上での透明性のあるコミュニケーションの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

The COVID-19 pandemic has exacerbated xenophobia, particularly Sinophobia, leading to widespread discrimination against individuals of Chinese descent. Large language models (LLMs) are pre-trained deep learning models used for natural language processing (NLP) tasks. The ability of LLMs to understand and generate human-like text makes them particularly useful for analysing social media data to detect and evaluate sentiments. We present a sentiment analysis framework utilising LLMs for longitudinal sentiment analysis of the Sinophobic sentiments expressed in X (Twitter) during the COVID-19 pandemic. The results show a significant correlation between the spikes in Sinophobic tweets, Sinophobic sentiments and surges in COVID-19 cases, revealing that the evolution of the pandemic influenced public sentiment and the prevalence of Sinophobic discourse. Furthermore, the sentiment analysis revealed a predominant presence of negative sentiments, such as annoyance and denial, which underscores the impact of political narratives and misinformation shaping public opinion. The lack of empathetic sentiment which was present in previous studies related to COVID-19 highlights the way the political narratives in media viewed the pandemic and how it blamed the Chinese community. Our study highlights the importance of transparent communication in mitigating xenophobic sentiments during global crises.

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