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Global Sentiments Surrounding the COVID-19 Pandemic on Twitter: Analysis of Twitter Trends

2020· article· en· 472 citations· W3025636516 sur OpenAlex· 10.2196/19447

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Revue canadienneIl a paru dans une revue canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants
0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

BACKGROUND: With the World Health Organization's pandemic declaration and government-initiated actions against coronavirus disease (COVID-19), sentiments surrounding COVID-19 have evolved rapidly. OBJECTIVE: This study aimed to examine worldwide trends of four emotions-fear, anger, sadness, and joy-and the narratives underlying those emotions during the COVID-19 pandemic. METHODS: Over 20 million social media twitter posts made during the early phases of the COVID-19 outbreak from January 28 to April 9, 2020, were collected using "wuhan," "corona," "nCov," and "covid" as search keywords. RESULTS: Public emotions shifted strongly from fear to anger over the course of the pandemic, while sadness and joy also surfaced. Findings from word clouds suggest that fears around shortages of COVID-19 tests and medical supplies became increasingly widespread discussion points. Anger shifted from xenophobia at the beginning of the pandemic to discourse around the stay-at-home notices. Sadness was highlighted by the topics of losing friends and family members, while topics related to joy included words of gratitude and good health. CONCLUSIONS: Overall, global COVID-19 sentiments have shown rapid evolutions within just the span of a few weeks. Findings suggest that emotion-driven collective issues around shared public distress experiences of the COVID-19 pandemic are developing and include large-scale social isolation and the loss of human lives. The steady rise of societal concerns indicated by negative emotions needs to be monitored and controlled by complementing regular crisis communication with strategic public health communication that aims to balance public psychological wellbeing.

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.

La notice

Revue
JMIR Public Health and Surveillance
Thématique
Misinformation and Its Impacts
Domaine
Social Sciences
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
National Medical Research CouncilMedical Research CouncilAgency for Science, Technology and Research
Mots-clés
AngerSadnessGratitudePandemicPublic healthPsychologyGovernment (linguistics)Social mediaXenophobiaHealth communicationPublic opinionSocial psychologyPolitical sciencePublic relationsSociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDiseaseRacismLaw
Résumé présent dans OpenAlex
oui