COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data

We developed an interactive dashboard that collects Twitter information relevant to COVID vaccines and analyzes their sentiment based on time, geolocation and type of the information source. Vaccine skepticism is a controversial topic with a long history that became more important than ever with the...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Scientia et securitas 2022-03, Vol.2 (4), p.418-427
Hauptverfasser: Béres, Ferenc, Csoma, Rita, Michaletzky, Tamás, Benczúr, András
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page 427
container_issue 4
container_start_page 418
container_title Scientia et securitas
container_volume 2
creator Béres, Ferenc
Csoma, Rita
Michaletzky, Tamás
Benczúr, András
description We developed an interactive dashboard that collects Twitter information relevant to COVID vaccines and analyzes their sentiment based on time, geolocation and type of the information source. Vaccine skepticism is a controversial topic with a long history that became more important than ever with the Covid-19 pandemic. Only a year after the first international cases were registered, multiple vaccines were developed and passed clinical testing. Besides the challenges of development, testing and logistics, another factor in the fight against the pandemic are people who are hesitant to get vaccinated, or even state that they will refuse any vaccine offered to them. In the paper, we demonstrate the use of the dashboard to assess changes in sentiment towards vaccination and identify possible events that affect the public view. Összefoglalás. Kidolgoztunk egy interaktív dashboard alkalmazást, amely összegyűjti a COVID vakcinákkal kapcsolatos Twitter-kommunikációt, és elemzi a vakcinákkal kapcsolatos attitűd időbeli változását, a földrajzi hely és az információforrás típusa alapján. A vakcina-szkepticizmus régóta megosztó téma. Az oltások népszerűsítése, az oltásellenes hangok hatásának csökkentése minden eddiginél fontosabbá vált a COVID–19 világjárvánnyal. Alig egy évvel az első nemzetközi esetek regisztrálása után több oltóanyagot fejlesztettek ki, amelyek klinikai teszteken mentek keresztül. A fejlesztés, a tesztelés és a logisztika kihívásai mellett a járvány elleni küzdelem legfontosabb tényezője azon emberek meggyőzése lett, akik haboznak az oltás felvételével kapcsolatban, vagy akár kijelentik, hogy megtagadják a számukra felajánlott vakcinákat. A cikkben bemutatjuk a közösségimédia-elemzés használatát az oltással kapcsolatos érzések változásának felmérésére és a nyilvánosságot befolyásoló lehetséges események azonosítására. 2021. január 24. és július 31. között a Twitter publikus interfészén elérhető adatokat gyűjtöttünk a „vaccine”, „vaccination”, „vaccinated”, „vaxxer”, „vaxxers”, „#CovidVaccine”, „covid denier”, „pfizer”, „moderna”, „astra” és „zeneca”, „sinopharm”, „szputnyik” kulcsszavak használatával, néhány negatív szűrő mellett, hogy csökkentsük a témához nem illő tartalmak mennyiségét. A közvélemény felmérésének fő technikai eszköze a hangulatelemzés volt, amelyet egy nyílt forráskódú eszköztárral végeztünk, amely hat nyelven előre betanított modelleket tartalmazott. A tartalmakat földrajzi hely és a Twitter-fiók típusa alapján is megkülönböztett
doi_str_mv 10.1556/112.2021.00066
format Article
fullrecord <record><control><sourceid>crossref</sourceid><recordid>TN_cdi_crossref_primary_10_1556_112_2021_00066</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>10_1556_112_2021_00066</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-LOGICAL-c796-45656541f2d8a150c456862fa0e90e0f3faca5a9509805d4072e2824fefd1ad43</originalsourceid><addsrcrecordid>eNpNj0tLA0EQhAdRMMRcPc8f2LWnd-exR0l8BAI5uOQ6dOaBK2ZXZhbEf-9EPUhDd1FdFHyM3QqohZTqTgisEVDUAKDUBVugbrBCZczlP33NVjm_lQgarZTRC6bX-8N2ww_k3DAG_hLGeTiVxTeUX48TJc-PlIPn08j7z2GeQyqvmW7YVaT3HFZ_d8n6x4d-_Vzt9k_b9f2ucrpTVStVmVZE9IaEBFcMozAShA4CxCaSI0mdhM6A9C1oDGiwjSF6Qb5tlqz-rXVpyjmFaD_ScKL0ZQXYM7gt4PYMbn_Am2-q-khp</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data</title><source>DOAJ Directory of Open Access Journals</source><creator>Béres, Ferenc ; Csoma, Rita ; Michaletzky, Tamás ; Benczúr, András</creator><creatorcontrib>Béres, Ferenc ; Csoma, Rita ; Michaletzky, Tamás ; Benczúr, András</creatorcontrib><description>We developed an interactive dashboard that collects Twitter information relevant to COVID vaccines and analyzes their sentiment based on time, geolocation and type of the information source. Vaccine skepticism is a controversial topic with a long history that became more important than ever with the Covid-19 pandemic. Only a year after the first international cases were registered, multiple vaccines were developed and passed clinical testing. Besides the challenges of development, testing and logistics, another factor in the fight against the pandemic are people who are hesitant to get vaccinated, or even state that they will refuse any vaccine offered to them. In the paper, we demonstrate the use of the dashboard to assess changes in sentiment towards vaccination and identify possible events that affect the public view. Összefoglalás. Kidolgoztunk egy interaktív dashboard alkalmazást, amely összegyűjti a COVID vakcinákkal kapcsolatos Twitter-kommunikációt, és elemzi a vakcinákkal kapcsolatos attitűd időbeli változását, a földrajzi hely és az információforrás típusa alapján. A vakcina-szkepticizmus régóta megosztó téma. Az oltások népszerűsítése, az oltásellenes hangok hatásának csökkentése minden eddiginél fontosabbá vált a COVID–19 világjárvánnyal. Alig egy évvel az első nemzetközi esetek regisztrálása után több oltóanyagot fejlesztettek ki, amelyek klinikai teszteken mentek keresztül. A fejlesztés, a tesztelés és a logisztika kihívásai mellett a járvány elleni küzdelem legfontosabb tényezője azon emberek meggyőzése lett, akik haboznak az oltás felvételével kapcsolatban, vagy akár kijelentik, hogy megtagadják a számukra felajánlott vakcinákat. A cikkben bemutatjuk a közösségimédia-elemzés használatát az oltással kapcsolatos érzések változásának felmérésére és a nyilvánosságot befolyásoló lehetséges események azonosítására. 2021. január 24. és július 31. között a Twitter publikus interfészén elérhető adatokat gyűjtöttünk a „vaccine”, „vaccination”, „vaccinated”, „vaxxer”, „vaxxers”, „#CovidVaccine”, „covid denier”, „pfizer”, „moderna”, „astra” és „zeneca”, „sinopharm”, „szputnyik” kulcsszavak használatával, néhány negatív szűrő mellett, hogy csökkentsük a témához nem illő tartalmak mennyiségét. A közvélemény felmérésének fő technikai eszköze a hangulatelemzés volt, amelyet egy nyílt forráskódú eszköztárral végeztünk, amely hat nyelven előre betanított modelleket tartalmazott. A tartalmakat földrajzi hely és a Twitter-fiók típusa alapján is megkülönböztettük. A hangulatelemzés során egy adott szöveg szerzőjének véleményét természetes nyelvet feldolgozó eszközök segítségével a negatívtól a pozitív véleményig terjedő hangulatpontszámmal értékeltük. Összességében a Modernával kapcsolatban találtuk a legpozitívabb, a Sinopharmmal a legnegatívabb véleményeket, bár ezek között nagy a földrajzi különbség. Például Európa a legnegatívabb az AstraZenecával és az (angol nyelvű) Ázsia a Sinopharmmal szemben. Az orvosszakértők véleménye a legpozitívabb, a nem a fősodorba tartozó médiaszerzők pedig a legnegatívabbak az összes vakcinával kapcsolatban. A különböző vakcinák tevékenységének földrajzi megoszlása szorosan követi a vakcinák megoszlását, például a keleti vakcinák esetében több a spanyol nyelvű és ázsiai tartalom. Eszközünket az AstraZeneca és a Pfizer-BioNTech vakcinákhoz kapcsolódó események követésével is bemutattuk, a kommunikáció mennyisége és hangulata alapján. Sikerült azonosítani azokat az eseményeket, amelyek az üzenetek számának csúcspontját vagy a hangulatváltozást okozták.</description><identifier>ISSN: 2732-2688</identifier><identifier>EISSN: 2732-2688</identifier><identifier>DOI: 10.1556/112.2021.00066</identifier><language>eng</language><ispartof>Scientia et securitas, 2022-03, Vol.2 (4), p.418-427</ispartof><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><cites>FETCH-LOGICAL-c796-45656541f2d8a150c456862fa0e90e0f3faca5a9509805d4072e2824fefd1ad43</cites></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,776,780,860,27901,27902</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Béres, Ferenc</creatorcontrib><creatorcontrib>Csoma, Rita</creatorcontrib><creatorcontrib>Michaletzky, Tamás</creatorcontrib><creatorcontrib>Benczúr, András</creatorcontrib><title>COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data</title><title>Scientia et securitas</title><description>We developed an interactive dashboard that collects Twitter information relevant to COVID vaccines and analyzes their sentiment based on time, geolocation and type of the information source. Vaccine skepticism is a controversial topic with a long history that became more important than ever with the Covid-19 pandemic. Only a year after the first international cases were registered, multiple vaccines were developed and passed clinical testing. Besides the challenges of development, testing and logistics, another factor in the fight against the pandemic are people who are hesitant to get vaccinated, or even state that they will refuse any vaccine offered to them. In the paper, we demonstrate the use of the dashboard to assess changes in sentiment towards vaccination and identify possible events that affect the public view. Összefoglalás. Kidolgoztunk egy interaktív dashboard alkalmazást, amely összegyűjti a COVID vakcinákkal kapcsolatos Twitter-kommunikációt, és elemzi a vakcinákkal kapcsolatos attitűd időbeli változását, a földrajzi hely és az információforrás típusa alapján. A vakcina-szkepticizmus régóta megosztó téma. Az oltások népszerűsítése, az oltásellenes hangok hatásának csökkentése minden eddiginél fontosabbá vált a COVID–19 világjárvánnyal. Alig egy évvel az első nemzetközi esetek regisztrálása után több oltóanyagot fejlesztettek ki, amelyek klinikai teszteken mentek keresztül. A fejlesztés, a tesztelés és a logisztika kihívásai mellett a járvány elleni küzdelem legfontosabb tényezője azon emberek meggyőzése lett, akik haboznak az oltás felvételével kapcsolatban, vagy akár kijelentik, hogy megtagadják a számukra felajánlott vakcinákat. A cikkben bemutatjuk a közösségimédia-elemzés használatát az oltással kapcsolatos érzések változásának felmérésére és a nyilvánosságot befolyásoló lehetséges események azonosítására. 2021. január 24. és július 31. között a Twitter publikus interfészén elérhető adatokat gyűjtöttünk a „vaccine”, „vaccination”, „vaccinated”, „vaxxer”, „vaxxers”, „#CovidVaccine”, „covid denier”, „pfizer”, „moderna”, „astra” és „zeneca”, „sinopharm”, „szputnyik” kulcsszavak használatával, néhány negatív szűrő mellett, hogy csökkentsük a témához nem illő tartalmak mennyiségét. A közvélemény felmérésének fő technikai eszköze a hangulatelemzés volt, amelyet egy nyílt forráskódú eszköztárral végeztünk, amely hat nyelven előre betanított modelleket tartalmazott. A tartalmakat földrajzi hely és a Twitter-fiók típusa alapján is megkülönböztettük. A hangulatelemzés során egy adott szöveg szerzőjének véleményét természetes nyelvet feldolgozó eszközök segítségével a negatívtól a pozitív véleményig terjedő hangulatpontszámmal értékeltük. Összességében a Modernával kapcsolatban találtuk a legpozitívabb, a Sinopharmmal a legnegatívabb véleményeket, bár ezek között nagy a földrajzi különbség. Például Európa a legnegatívabb az AstraZenecával és az (angol nyelvű) Ázsia a Sinopharmmal szemben. Az orvosszakértők véleménye a legpozitívabb, a nem a fősodorba tartozó médiaszerzők pedig a legnegatívabbak az összes vakcinával kapcsolatban. A különböző vakcinák tevékenységének földrajzi megoszlása szorosan követi a vakcinák megoszlását, például a keleti vakcinák esetében több a spanyol nyelvű és ázsiai tartalom. Eszközünket az AstraZeneca és a Pfizer-BioNTech vakcinákhoz kapcsolódó események követésével is bemutattuk, a kommunikáció mennyisége és hangulata alapján. Sikerült azonosítani azokat az eseményeket, amelyek az üzenetek számának csúcspontját vagy a hangulatváltozást okozták.</description><issn>2732-2688</issn><issn>2732-2688</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNpNj0tLA0EQhAdRMMRcPc8f2LWnd-exR0l8BAI5uOQ6dOaBK2ZXZhbEf-9EPUhDd1FdFHyM3QqohZTqTgisEVDUAKDUBVugbrBCZczlP33NVjm_lQgarZTRC6bX-8N2ww_k3DAG_hLGeTiVxTeUX48TJc-PlIPn08j7z2GeQyqvmW7YVaT3HFZ_d8n6x4d-_Vzt9k_b9f2ucrpTVStVmVZE9IaEBFcMozAShA4CxCaSI0mdhM6A9C1oDGiwjSF6Qb5tlqz-rXVpyjmFaD_ScKL0ZQXYM7gt4PYMbn_Am2-q-khp</recordid><startdate>20220326</startdate><enddate>20220326</enddate><creator>Béres, Ferenc</creator><creator>Csoma, Rita</creator><creator>Michaletzky, Tamás</creator><creator>Benczúr, András</creator><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope></search><sort><creationdate>20220326</creationdate><title>COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data</title><author>Béres, Ferenc ; Csoma, Rita ; Michaletzky, Tamás ; Benczúr, András</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c796-45656541f2d8a150c456862fa0e90e0f3faca5a9509805d4072e2824fefd1ad43</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2022</creationdate><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Béres, Ferenc</creatorcontrib><creatorcontrib>Csoma, Rita</creatorcontrib><creatorcontrib>Michaletzky, Tamás</creatorcontrib><creatorcontrib>Benczúr, András</creatorcontrib><collection>CrossRef</collection><jtitle>Scientia et securitas</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Béres, Ferenc</au><au>Csoma, Rita</au><au>Michaletzky, Tamás</au><au>Benczúr, András</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data</atitle><jtitle>Scientia et securitas</jtitle><date>2022-03-26</date><risdate>2022</risdate><volume>2</volume><issue>4</issue><spage>418</spage><epage>427</epage><pages>418-427</pages><issn>2732-2688</issn><eissn>2732-2688</eissn><abstract>We developed an interactive dashboard that collects Twitter information relevant to COVID vaccines and analyzes their sentiment based on time, geolocation and type of the information source. Vaccine skepticism is a controversial topic with a long history that became more important than ever with the Covid-19 pandemic. Only a year after the first international cases were registered, multiple vaccines were developed and passed clinical testing. Besides the challenges of development, testing and logistics, another factor in the fight against the pandemic are people who are hesitant to get vaccinated, or even state that they will refuse any vaccine offered to them. In the paper, we demonstrate the use of the dashboard to assess changes in sentiment towards vaccination and identify possible events that affect the public view. Összefoglalás. Kidolgoztunk egy interaktív dashboard alkalmazást, amely összegyűjti a COVID vakcinákkal kapcsolatos Twitter-kommunikációt, és elemzi a vakcinákkal kapcsolatos attitűd időbeli változását, a földrajzi hely és az információforrás típusa alapján. A vakcina-szkepticizmus régóta megosztó téma. Az oltások népszerűsítése, az oltásellenes hangok hatásának csökkentése minden eddiginél fontosabbá vált a COVID–19 világjárvánnyal. Alig egy évvel az első nemzetközi esetek regisztrálása után több oltóanyagot fejlesztettek ki, amelyek klinikai teszteken mentek keresztül. A fejlesztés, a tesztelés és a logisztika kihívásai mellett a járvány elleni küzdelem legfontosabb tényezője azon emberek meggyőzése lett, akik haboznak az oltás felvételével kapcsolatban, vagy akár kijelentik, hogy megtagadják a számukra felajánlott vakcinákat. A cikkben bemutatjuk a közösségimédia-elemzés használatát az oltással kapcsolatos érzések változásának felmérésére és a nyilvánosságot befolyásoló lehetséges események azonosítására. 2021. január 24. és július 31. között a Twitter publikus interfészén elérhető adatokat gyűjtöttünk a „vaccine”, „vaccination”, „vaccinated”, „vaxxer”, „vaxxers”, „#CovidVaccine”, „covid denier”, „pfizer”, „moderna”, „astra” és „zeneca”, „sinopharm”, „szputnyik” kulcsszavak használatával, néhány negatív szűrő mellett, hogy csökkentsük a témához nem illő tartalmak mennyiségét. A közvélemény felmérésének fő technikai eszköze a hangulatelemzés volt, amelyet egy nyílt forráskódú eszköztárral végeztünk, amely hat nyelven előre betanított modelleket tartalmazott. A tartalmakat földrajzi hely és a Twitter-fiók típusa alapján is megkülönböztettük. A hangulatelemzés során egy adott szöveg szerzőjének véleményét természetes nyelvet feldolgozó eszközök segítségével a negatívtól a pozitív véleményig terjedő hangulatpontszámmal értékeltük. Összességében a Modernával kapcsolatban találtuk a legpozitívabb, a Sinopharmmal a legnegatívabb véleményeket, bár ezek között nagy a földrajzi különbség. Például Európa a legnegatívabb az AstraZenecával és az (angol nyelvű) Ázsia a Sinopharmmal szemben. Az orvosszakértők véleménye a legpozitívabb, a nem a fősodorba tartozó médiaszerzők pedig a legnegatívabbak az összes vakcinával kapcsolatban. A különböző vakcinák tevékenységének földrajzi megoszlása szorosan követi a vakcinák megoszlását, például a keleti vakcinák esetében több a spanyol nyelvű és ázsiai tartalom. Eszközünket az AstraZeneca és a Pfizer-BioNTech vakcinákhoz kapcsolódó események követésével is bemutattuk, a kommunikáció mennyisége és hangulata alapján. Sikerült azonosítani azokat az eseményeket, amelyek az üzenetek számának csúcspontját vagy a hangulatváltozást okozták.</abstract><doi>10.1556/112.2021.00066</doi><tpages>10</tpages><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext
identifier ISSN: 2732-2688
ispartof Scientia et securitas, 2022-03, Vol.2 (4), p.418-427
issn 2732-2688
2732-2688
language eng
recordid cdi_crossref_primary_10_1556_112_2021_00066
source DOAJ Directory of Open Access Journals
title COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-02-01T00%3A07%3A45IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-crossref&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=COVID%20Vaccine%20Sentiment%20Dashboard%20based%20on%20Twitter%20Data&rft.jtitle=Scientia%20et%20securitas&rft.au=B%C3%A9res,%20Ferenc&rft.date=2022-03-26&rft.volume=2&rft.issue=4&rft.spage=418&rft.epage=427&rft.pages=418-427&rft.issn=2732-2688&rft.eissn=2732-2688&rft_id=info:doi/10.1556/112.2021.00066&rft_dat=%3Ccrossref%3E10_1556_112_2021_00066%3C/crossref%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true