要約
COVID-19 のパンデミックにより、世界中で何百万人もの命が奪われ、感情が高まりました。
この研究では、2020 年 2 月から 2021 年 4 月までの 15 か月間をカバーする 5,400 万件を超えるツイートに表れている、米国とインドにおける COVID-19 に関連するさまざまな感情の表現を調べています。
2021 年 3 月にインドを荒廃させ始めた COVID-19 症例の悲惨な増加。事前に訓練された感情分析とトピック モデリング アルゴリズム、4 つの異なるタイプの感情 (恐怖、怒り、幸福、悲しみ) とそれらの時間と場所に関連する
バリエーションを調べました。
その結果、国によって大きな違いがあり、恐怖、怒り、幸福の相対的割合の時間的変化が明らかになりました。2020 年には恐怖が減少し、怒りと幸福は変動し、2021 年の最初の 4 か月間で新しい状況によって傾向が逆転しました。
検出された違いは、明らかにされた潜在的なトピックの観点から、感情の評価理論のレンズを通して簡単に説明され、調査結果の意味が説明されます。
要約(オリジナル)
The COVID-19 pandemic has claimed millions of lives worldwide and elicited heightened emotions. This study examines the expression of various emotions pertaining to COVID-19 in the United States and India as manifested in over 54 million tweets, covering the fifteen-month period from February 2020 through April 2021, a period which includes the beginnings of the huge and disastrous increase in COVID-19 cases that started to ravage India in March 2021. Employing pre-trained emotion analysis and topic modeling algorithms, four distinct types of emotions (fear, anger, happiness, and sadness) and their time- and location-associated variations were examined. Results revealed significant country differences and temporal changes in the relative proportions of fear, anger, and happiness, with fear declining and anger and happiness fluctuating in 2020 until new situations over the first four months of 2021 reversed the trends. Detected differences are discussed briefly in terms of the latent topics revealed and through the lens of appraisal theories of emotions, and the implications of the findings are discussed.
arxiv情報
| 著者 | Brandon Siyuan Loh,Raj Kumar Gupta,Ajay Vishwanath,Andrew Ortony,Yinping Yang |
| 発行日 | 2023-03-19 04:05:10+00:00 |
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