Analysis of the Regionality of the Number of Tweets Related to the 2011 Fukushima Nuclear Power Station Disaster: Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Great East Japan Earthquake on March 11, 2011, triggered a huge tsunami, causing the Fukushima Daiichi nuclear disaster. Radioactive substances were carried in all directions, along with the risks of radioactive contamination. Mass media companies, such as television stations and news websites, extensively reported on radiological information related to the disaster. Upon digesting the available radiological information, many citizens turned to social media, such as Twitter and Facebook, to express their opinions and feelings. Thus, the Fukushima Daiichi nuclear disaster also changed the social media landscape in Japan. However, few studies have explored how the people in Japan who received information on radiation propagated the information. OBJECTIVE: This study aimed to reveal how the number of tweets by citizens containing radiological information changed regionally on Twitter. METHODS: The research used about 19 million tweets that included the terms "radiation," "radioactivity," and "radioactive substance" posted for 1 year after the Fukushima Daiichi nuclear disaster. Nearly 45,000 tweets were extracted based on their inclusion of geographic information (latitude and longitude). The number of monthly tweets in 4 districts (Fukushima Prefecture, prefectures around Fukushima Prefecture, within the Tokyo Electric Power Company area, and others) were analyzed. RESULTS: The number of tweets containing the keywords per 100,000 people at the time of the casualty outbreak was 7.05 per month in Fukushima Prefecture, 2.07 per month in prefectures around Fukushima Prefecture, 5.23 per month in the area within Tokyo Electric Power Company, and 1.35 per month in others. The number of tweets per 100,000 people more than doubled in Fukushima Prefecture 2 months after the Fukushima Daiichi nuclear disaster, whereas the number decreased to around 0.7~0.8 tweets in other districts. CONCLUSIONS: The number of tweets per 100,000 people became half of that on March 2011 3 or 4 months after the Fukushima Daiichi Nuclear Plant disaster in 3 districts except district 1 (Fukushima Prefecture); the number became a half in Fukushima Prefecture half a year later.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».