Location-Based Sentiment Analysis using Bayesian Networks on COVID-19 Twitter Data
Notice bibliographique
Résumé
The onset of the COVID-19 pandemic and the various variants within it have caused mass public opinion, and many turn to web services and social media platforms to easily and quickly voice these opinions.Of these services and platforms, the microblogging platform Twitter has been widely used by people around the world to voice their opinions on the COVID-19 pandemic.Twitter poses unique challenges which stem from the 280 character limit imposed on a given tweet.Further, advances in technology allow for a precise location to be determined upon the submission of a tweet.This thesis deploys the tree augmented naïve Bayes (TAN) classifier sentiment analysis technique to analyze the sentiment towards and between the B.1.1.529BA.1 Omicron and B.1.617.2Delta variants of the COVID-19 pandemic across provinces and territories within Canada.It was believed that the sentiment would vary across Canadian provinces/territories within a given variant due to provincial/territorial COVID-19 measures and restrictions, and would vary across variants due to the di erence in severity and transmissibility of each variant, however it was observed that sentiment varied across provinces/territories for only some variants and varied across variants for only some provinces/territories. I dedicate this thesis to my dogs, Maya and Pippa. Every day you bring me happiness, love, and comfort.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».