Twitter Sentiment Analysis of Long COVID Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background Long COVID syndrome originated as a patient phrased terminology which was initially used to describe a group of vague symptoms that persisted after recovering from COVID-19. However, it has moved from a patient lingo to a recognized pathological entity which refers to a group of symptoms that lasts weeks or months after the COVID-19 illness. The novelty of this condition, the inadequacy of research on long COVID syndrome, and its origin as a patient-coined terminology necessitated exploring the disease's sentiments and conversations by analyzing publicly available tweets. Method Tweets were extracted using the Twarc2 tool for tweets in the English language with the keywords (long COVID syndrome, long COVID, post-COVID syndrome, post-acute sequelae of SARS-CoV-2, long-term COVID, long haulers, and chronic COVID syndrome) between March 25, 2022, and April 1, 2022. The analyses included frequency of the keywords, sentiment analysis, and topic modeling to identify and explore discussion topics over time. A natural language approach and the latent Dirichlet allocation algorithm were used to determine the most shared tweet topics, categorize clusters, and identify themes based on keyword analysis. Results The search yielded 62,232 tweets. The tweets were reduced to 10,670 tweets after removing the duplicates. The vast majority of the tweets originated from the United States of America (38%), United Kingdom (30%), and Canada (13%), with the most common hashtags being #longcovid (36%) and #covid (6.36%), and the most frequently used word being people (1.05%). The top three emotions detected by our analysis were trust (11.68%), fear (11.26%), and sadness (9.76%). The sentiment analysis results showed that people have comparable levels of positivity (19.90%) and negativity (18.39%) towards long COVID. Conclusions Our analysis revealed comparable sentiments about long COVID syndrome, albeit slightly positive. Most tweets connoted trust (positive), fear (negative), and sadness (negative). These emotions were linked with concerns about the infection, pandemic, chronic disability, and governmental policies. We believe this study would be important in guiding information dissemination and governmental policy implementation necessary in tackling long COVID syndrome.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».