Surveillance of Twitter Data on COVID-19 Symptoms During the Omicron Variant Period: A Sentiment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The global outbreak of COVID-19 has significantly impacted health care systems and has necessitated timely access to information for effective decision-making by health care authorities. Conventional methods for collecting patient data and analyzing virus mutations are resource-intensive. In the current era of rapid internet development, information on COVID-19 infections could be collected by a novel approach that leverages social media, particularly Twitter (subsequently rebranded X). Objective: The aim of this study was to analyze the trending patterns of tweets containing information about various COVID-19 symptoms, explore their synchronization and correlation with conventional monitoring data, and provide insights into the evolution of the virus. We categorized tweet sentiments to understand the predictive power of negative emotions of different symptoms in anticipating the emergence of new Omicron subvariants and offering real-time assistance to affected individuals. Methods: Relevant user tweets from 2022 containing information about COVID-19 symptoms were extracted from Twitter. Our fine-tuned RoBERTa model for sentiment analysis, achieving 99.7% accuracy for sentiment analysis, was used to categorize tweets as negative, positive, or neutral. Joinpoint regression analysis was used to examine the trends in weekly negative tweets related to COVID-19 symptoms, aligning these trends with the transition periods of SARS-CoV-2 Omicron subvariants from 2022. Real-time Twitter users with negative sentiments were geographically plotted. A total of 105,934 tweets related to fever, 120,257 to cough, 55,790 to headache, 101,220 to sore throat, 3410 to vomiting, and 5913 to diarrhea were collected. Results: The most prominent topics of discussion were fever, sore throat, and headache. The weekly average daily tweets exhibited different fluctuation patterns in different stages of subvariants. Specifically, fever-related negative tweets were more sensitive to Omicron subvariant evolution, while discussions of other symptoms declined and stabilized following the emergence of the BA.2 variant. Negative discussions about fever rose to nearly 40% at the beginning of 2022 and showed 2 distinct peaks during the absolute dominance of BA.2 and BA.5, respectively. Headache and throat-related negative sentiment exhibited the highest levels among the analyzed symptoms. Tweets containing geographic information accounted for 1.5% (1351/391,508) of all collected data, with negative sentiment users making up 0.35% (5873/391,508) of all related tweets. Conclusions: This study underscores the potential of using social media, particularly tweet trends, for real-time analysis of COVID-19 infections and has demonstrated correlations with major symptoms. The degree of negative emotions expressed in tweets is valuable in predicting the emergence of new Omicron subvariants of COVID-19 and facilitating the provision of timely assistance to affected individuals.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».