Relationships Among Tweets Related to Radiation: Visualization Using Co-Occurring Networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After the Fukushima Daiichi nuclear accident on March 11, 2011, interest in, and fear of, radiation increased among citizens. When such accidents occur, appropriate risk communication must provided by the government. It is therefore necessary to understand the fears of citizens in the days after such accidents. OBJECTIVE: This study aimed to identify the progression of people's concerns, specifically fear, from a study of radiation-related tweets in the days after the Fukushima Daiichi nuclear accident. METHODS: From approximately 1.5 million tweets in Japanese including any of the phrases "radiation" (), "radioactivity" (), and "radioactive substance" () sent March 11-17, 2011, we extracted tweets that expressed fear. We then performed a morphological analysis on the extracted tweets. Citizens' fears were visualized by creating co-occurrence networks using co-occurrence degrees showing relationship strength. Moreover, we calculated the Jaccard coefficient, which is one of the co-occurrence indices for expressing the strength of the relationship between morphemes when creating networks. RESULTS: From the visualization of the co-occurrence networks, we found high citizen interest in "nuclear power plant" on March 11 and 12, "health" on March 12 and 13, "medium" on March 13 and 14, and "economy" on March 15. On March 16 and 17, citizens' interest changed to "lack of goods in the afflicted area." In each co-occurrence network, trending topics, citizens' fears, and opinions to the government were extracted. CONCLUSIONS: This study used Twitter to understand changes in the concerns of Japanese citizens during the week after the Fukushima Daiichi nuclear accident, with a focus specifically on citizens' fears. We found that immediately after the accident, the interest in the accident itself was high, and then interest shifted to concerns affecting life, such as health and economy, as the week progressed. Clarifying citizens' fears and the dissemination of information through mass media and social media can add to improved risk communication in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».