英語のTwitterでのCovid-19ワクチンに対する一般の態度：感情分析

目的：Covid-19ワクチン関連ツイートの感情におけるテーマと時間的傾向を特定し、世界および米国の州レベルでの感情の変動を探ること。 方法：2020年11月1日から2021年1月31日までに投稿されたCOVID-19ワクチンに関連する英語のツイートを収集しました。原子価辞典とセンチメント推論ツールを適用して、化合物スコアを計算して、各ツイートで言及された感情が陽性であるかどうかを判断しました（化合物≥0.05）、中性（0.05 <0.05）。潜在的なDirichlet割り当て分析を適用して、肯定的および否定的な感情でツイートの主なトピックを抽出しました。次に、時間の傾向と地理的分析を特定するための時間分析を実行し、さまざまな場所に投稿されたツイートの感情の違いを調査しました。 結果：合計2,678,372のCOVID-19ワクチン関連のツイートのうち、ポジティブ、ニュートラル、および負の感情を伴うツイートは、それぞれ42.8％、26.9％、30.3％でした。肯定的な感情のツイート（試験結果、管理、生命、情報、有効性）の5つのテーマと、否定的な感情のツイート（試験結果、陰謀、信頼、有効性、および管理）の5つのテーマを特定しました。2020年11月9日、センチメントスコアは大幅に増加し（スコア= 0.234、p = 0.001）、その後12月下旬にゆっくりと中立感情に減少し、1月末まで維持されました。国レベルでは、ブラジルで投稿されたツイートの最低感情スコアは-0.002でしたが、アラブ首長国連邦に投稿されたツイートの最大感情スコアは0.162でした。米国の全体的な平均感情スコアは0.089で、ワシントンDCのセンチメントスコアが0.144で、ワイオミングの最低感情スコアは0.036でした。 結論：Covid-19ワクチンに対する国民の感情は、時間と地理の経過とともに大きく異なりました。センチメント分析は、Covid-19ワクチンに対する国民の感情に対するタイムリーな洞察を提供し、地元のカスタマイズされたワクチン教育プログラムを設計する際に公衆衛生政策立案者を導くことができます。

OBJECTIVE: To identify themes and temporal trends in the sentiment of COVID-19 vaccine-related tweets and to explore variations in sentiment at world national and United States state levels. METHODS: We collected English-language tweets related to COVID-19 vaccines posted between November 1, 2020, and January 31, 2021. We applied the Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner tool to calculate the compound score to determine whether the sentiment mentioned in each tweet was positive (compound ≥ 0.05), neutral (-0.05 < compound < 0.05), or negative (compound ≤ -0.05). We applied the latent Dirichlet allocation analysis to extract main topics for tweets with positive and negative sentiment. Then we performed a temporal analysis to identify time trends and a geographic analysis to explore sentiment differences in tweets posted in different locations. RESULTS: Out of a total of 2,678,372 COVID-19 vaccine-related tweets, tweets with positive, neutral, and negative sentiments were 42.8%, 26.9%, and 30.3%, respectively. We identified five themes for positive sentiment tweets (trial results, administration, life, information, and efficacy) and five themes for negative sentiment tweets (trial results, conspiracy, trust, effectiveness, and administration). On November 9, 2020, the sentiment score increased significantly (score = 0.234, p = 0.001), then slowly decreased to a neutral sentiment in late December and was maintained until the end of January. At the country level, tweets posted in Brazil had the lowest sentiment score of -0.002, while tweets posted in the United Arab Emirates had the highest sentiment score of 0.162. The overall average sentiment score for the United States was 0.089, with Washington, DC having the highest sentiment score of 0.144 and Wyoming having the lowest sentiment score of 0.036. CONCLUSIONS: Public sentiment on COVID-19 vaccines varied significantly over time and geography. Sentiment analysis can provide timely insights into public sentiment toward the COVID-19 vaccine and guide public health policymakers in designing locally tailored vaccine education programs.