The Impact of Omicron Variant in Vaccine Uptake in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The first report of the Omicron variant triggered a lot of emotions towards vaccination in South Africa. These emotions are mostly expressed on social media such as Twitter. The result could weaken the confidence level of users even before they are vaccinated. Identifying these emotions and how they change before and during the Omicron variant can help, in understanding the dynamics in citizens' behaviour, towards vaccination for health policy-making. In this study, 23,000 vaccine-related Twitter posts were collected in South Africa, from 1 October 2021 to 15 January 2022 using Natural Language Processing techniques. The emotional classification of Twitter posts and their associated intensities were achieved using the Text2emotion pre-trained model. The results were validated using Naive Bayes with an accuracy of 76%, Logistic Regression (91%), Support Vector Machines (84%), Decision Tree (82%), and K-Nearest Neighbours (72%). The number of tweets significantly positively correlated with the increase in vaccination across all South African provinces (Corr<=0.532, P<=0.003) except Northern Cape province. The emotional intensities for vaccine-related posts showed a strong association with the increase in vaccination during Omicron (P<0.04) in Eastern Cape, Gauteng, Limpopo, and North West provinces than other provinces. The comparison of the intensities of the emotional classes differed across provinces before and during Omicron. The result of this research showed that social media data can be used to complement existing data, in understanding and predicting the dynamics in citizens' emotional behaviour towards vaccination, during a new COVID-19 variant or future outbreaks. The result could also inform health policy in planning, control, and management of provinces identified with vaccine hesitancy. It can also serve as a template or reference for related future academic research.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».