COVID-19 Vaccine Perception in South Korea: Web Crawling Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The US Centers for Disease Control and Prevention and the World Health Organization emphasized vaccination against COVID-19 because physical distancing proved inadequate to mitigate death, illness, and massive economic loss. OBJECTIVE: This study aimed to investigate Korean citizens' perceptions of vaccines by examining their views on COVID-19 vaccines, their positive and negative perceptions of each vaccine, and ways to enhance policies to increase vaccine acceptance. METHODS: This cross-sectional study analyzed posts on NAVER and Instagram to examine Korean citizens' perception of COVID-19 vaccines. The keywords searched were "vaccine," "AstraZeneca," and "Pfizer." In total 8100 posts in NAVER and 5291 posts in Instagram were sampled through web crawling. Morphology analysis was performed, overlapping or meaningless words were removed, sentiment analysis was implemented, and 3 public health professionals reviewed the results. RESULTS: The findings revealed a negative perception of COVID-19 vaccines; of the words crawled, the proportion of negative words for AstraZeneca was 71.0% (476/670) and for Pfizer was 56.3% (498/885). Among words crawled with "vaccine," "good" ranked first, with a frequency of 13.43% (312/2323). Meanwhile, "side effect" ranked highest, with a frequency of 29.2% (163/559) for "AstraZeneca," but 0.6% (4/673) for "Pfizer." With "vaccine," positive words were more frequently used, whereas with "AstraZeneca" and "Pfizer" negative words were prevalent. CONCLUSIONS: There is a negative perception of AstraZeneca and Pfizer vaccines in Korea, with 1 in 4 people refusing vaccination. To address this, accurate information needs to be shared about vaccines including AstraZeneca, and the experiences of those vaccinated. Furthermore, government communication about risk management is required to increase the AstraZeneca vaccination rate for herd immunity before the vaccine expires.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».