Comparing Public Sentiment Toward COVID-19 Vaccines Across Canadian Cities: Analysis of Comments on Reddit (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Social media enables the rapid consumption of news related to COVID-19 and serves as a platform for discussions. Its richness in text-based data in the form of posts and comments allows researchers to identify popular topics and assess public sentiment. Nonetheless, the vast majority of topic extraction and sentiment analysis based on social media is performed on the platform or country level and does not account for local culture and policies. OBJECTIVE The aim of this study is to use location-based subreddits on Reddit to study city-level variations in sentiments toward vaccine-related topics. METHODS Comments on posts providing regular updates on COVID-19 statistics in the Vancouver (r/vancouver, n=49,291), Toronto (r/toronto, n=20,764), and Calgary (r/calgary, n=21,277) subreddits between July 13, 2020, and June 14, 2021, were extracted. Latent Dirichlet allocation was used to identify frequently discussed topics. Sentiment (joy, sadness, fear, and anger) scores were assigned to comments through random forest regression. RESULTS The number of comments on the 250 posts from the Vancouver subreddit positively correlated with the number of new daily COVID-19 cases in British Columbia (R=0.51, 95% CI for slope 0.18-0.29; P<.001). From the comments, 13 topics were identified. Two were related to vaccines, 1 regarding vaccine uptake and the other about vaccine supply. The levels of discussion for both topics were linked to the total number of vaccines administered (Granger test for causality, P<.001). Comments pertaining to either topic displayed higher scores for joy than for other topics (P<.001). Calgary and Toronto also discussed vaccine uptake. Sentiment scores for this topic differed across the 3 cities (P<.001). CONCLUSIONS Our work demonstrates that data from city-specific subreddits can be used to better understand concerns and sentiments around COVID-19 vaccines at the local level. This can potentially lead to more targeted and publicly acceptable policies based on content on social media.
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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».