Monitoring Cyber SentiHate Social Behavior During COVID-19 Pandemic in North America
Notice bibliographique
Résumé
With communications being shifted to online social networks (OSNs) as a result of travel and social restrictions during COVID-19 pandemic, the need has arisen for discovering emerging trends and concerns formed during the pandemic as well as understanding the corresponding online social behavior that reflects its offline settings. The online connectivity of devices through social media is one example of Internet of Things (IoT) in which a two-way communication between societies and officials, could be created. Therefore, it is possible to monitor people’s behavior through OSNs, especially during pandemics, to prevent potential social and psychological instabilities that might lead to undesired consequences. This is particularly crucial for governmental and non-governmental organizations to ensure the stability and well-being in societies. In response, we propose a pandemic-friendly real-time framework for monitoring cyber social behavior by utilizing unsupervised and supervised learning approaches. Two BERT-based supervised classifiers are trained and constructed to analyze two types of online social behaviors, hate and sentiment. Unsupervised framework is proposed for OSNs data exploration and coherent interpretation that is used as a complementary tool to facilitate the analysis of online social behaviors during pandemics. Extensive experimentation and evaluation have been conducted to validate the effectiveness of the proposed work. Our results have shown superior performance of our BERT-based models in two classification tasks: 1) binary classification for hate behavior detection and 2) multi-class classification for sentiment behavior detection. In addition to our experimentation results, our large-scale analysis of COVID-19 pandemic has illustrated the capability of our unsupervised framework for concerns and trends discoveries using OSNs data, along with reliability in automatically and dynamically providing phrase-based interpenetration of the inferred trends and concerns. This paper provides a twelve-month comparison analysis of data discoveries and online social behavior between Canada and USA during COVID-19 pandemic.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».