Using Reddit data to investigate perspectives on the COVID-19 pandemic using natural language processing: a comparative study of the US, the UK, Canada and Australia (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Since COVID-19 was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) on March 11, 2020, the disease has had an unprecedented impact worldwide, with, as of December 21, 2021, more than 276 million confirmed cases and 5.3 million deaths[1]. Social media such as Reddit can serve as a resource for enhancing situational awareness, particularly regarding monitoring public attitudes and behavior during the crisis. Insights gained can then be utilized to better understand public attitudes and behaviors during the COVID-19 crisis, and to support communication and health promotion messaging. OBJECTIVE With this work, we compare public attitudes towards the 2020/2021 COVID-19 pandemic across four predominantly English-speaking countries (the United States, the United Kingdom, Canada, and Australia) using data derived from the social media platform Reddit. METHODS We utilized a natural language processing method called topic modeling (more specifically Latent Dirichlet Allocation). Topic modeling is a popular unsupervised learning technique that can be used to automatically in- fer topics (i.e. semantically-related categories) from a large corpus of text. We derived our data from six country-specific, COVID-19-related subreddits (r/CoronavirusAustralia, r/CoronavirusDownunder, r/CoronavirusCanada, r/CanadaCoronavirus, r/CoronavirusUK, r/coronavirusus). We used topic modeling methods to investigate and compare topics of concern for each country. RESULTS From the Reddit data we found that (1) the volume of posting declined consistently across all four countries during the study period (Feb. 2020 to Nov. 2020); (2) during lockdown events, the volume of posts peaked; and (3) the UK and Australian subreddits contained much more policy discussion – and less conspiratorial content – than the US or Canadian subreddits. CONCLUSIONS This work demonstrated that (a) there were key differences between salient topics discussed across the four countries, and (b) Reddit data has the potential to provide insights not readily apparent in survey-based approaches.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».