Analyzing sentiments and themes on cannabis in Canada using 2018 to 2020 Twitter data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Cannabis Act came into effect on October 17, 2018, which allowed Canadian adults to consume cannabis for non-medical purposes (Government of Canada, Cannabis regulations (SOR/2018-144). Cannabis Act, (2018a); Parliament of Canada, C-45: an Act respecting cannabis and to amend the Controlled Drugs and Substances Act, the Criminal Code and other Acts, 2018). With this major policy change, it is unknown how the attitude of the public changed and how information on cannabis changed. Social media platforms, including Twitter, are significant venues for studying emerging patterns in social issues such as cannabis legalization. This study aimed to examine sentiments, themes and contents of cannabis-related tweets by suppliers (both licensed and unlicensed) and general tweets in Canada. To our knowledge, this is the first analysis that mixes sentiment analysis and thematic analysis of Canadians' cannabis-related Twitter data. METHOD: A sample of Canadian cannabis-related tweets was collected from January 2018 to August 2020 through the Twitter Application Programming Interface (API). Using a standard access token and the Twitter Standard Search API, tweets were extracted based on Twitter handles to capture the content of both licensed and unlicensed cannabis retailers in Canada, as well as relevant cannabis-related keywords to capture public content. We conducted sentiment and positive polarity analyses, and content analysis to identify attitudes and themes around cannabis use in Canada. RESULTS: This study gathered and analyzed a total of 44,970 tweets in the sentiment analysis and a total of 1035 tweets in the thematic analysis. Descriptive analysis showed that monthly tweets peaked prior to legalization in October 2018 and again during the initial wave of the COVID-19 pandemic in February and March 2020. The data showed an overall positive sentiment polarity with a high of + 0.24 in April 2019 and a low of + 0.14 in March 2020. Thematic analysis revealed the themes: (i) education/information, (ii) uses of cannabis, (iii) cannabis products including packing, quality, price, types, and sources, (iv) cannabis policies including regulations and public safety, (v) access, (vi) social issues include gender and stigma, and (vii) COVID-19 impact. CONCLUSION: This study combined the power of big data collection and analysis with manual coding and analysis methods to extract rich content from large data using social media communications on issues related to cannabis in Canada. The findings of this study may inform policies on advertising cannabis products and highlighted some patterns related to education, access, and safety that deserve further investigation.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».