Phân tích nhận thức về biện pháp phong tỏa ở Hoa Kỳ trong đại dịch COVID-19

The European Physical Journal Special Topics - Tập 231 - Trang 1625-1633 - 2021
Francesco Vincenzo Surano1,2, Maurizio Porfiri2,3,4, Alessandro Rizzo1,5
1Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, Politecnico di Torino, Turin, Italy
2Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, USA
3Center for Urban Science and Progress, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, USA
4Department of Biomedical Engineering, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, USA
5Office of Innovation, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, USA

Tóm tắt

Các biện pháp kiểm soát đã được áp dụng trên toàn thế giới nhằm ngăn chặn đại dịch COVID-19. Tại Hoa Kỳ, nhiều hình thức phong tỏa đã được thực hiện ở các khu vực khác nhau, dẫn đến những tác động dịch tễ học, xã hội và kinh tế không đồng nhất. Ở đây, chúng tôi trình bày phân tích không gian-thời gian của một tập dữ liệu Twitter gồm 1,3 triệu Tweet được định vị địa lý liên quan đến phong tỏa, từ tháng 1 đến tháng 5 năm 2020. Thông qua phân tích cảm xúc, chúng tôi đã phân loại các Tweet theo cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực về phong tỏa, cho thấy sự chuyển đổi trong nhận thức trong suốt đại dịch, bị điều tiết bởi các yếu tố kinh tế xã hội. Phân tích entropy chuyển giao của chuỗi thời gian các Tweet tiết lộ rằng cảm xúc ở các vùng khác nhau trong nước không tiến triển độc lập. Ngược lại, chúng bị trung gian bởi các tương tác không gian, cũng liên quan đến các yếu tố kinh tế xã hội và, có thể, đến các xu hướng chính trị. Nghiên cứu này tạo thành một bước đầu tiên, cần thiết để tách biệt cơ chế ủng hộ các can thiệp y tế công cộng từ các tập dữ liệu trực tuyến được phân tích chi tiết.

Từ khóa

#COVID-19 #phong tỏa #phân tích cảm xúc #tương tác không gian #yếu tố xã hội-kinh tế

Tài liệu tham khảo

Dictionary Merriam-Webster, Lockdown (2021) L. Martinez, J.R. Short, Sustainability 13, 3295 (2021) F. Mucci, N. Mucci, F. Diolaiuti, Clin. Neuropsychiatry 17(2), 63–64 (2020) G.J. Rubin, S. Wessely, BMJ: Br. Med. J. 368 (2020) E. Caroppo, P. De Lellis, I. Lega, A. Candelori, D. Pedacchia, A. Pellegrini, R. Sonnino, V. Venturiello, M.R. Marin, M. Porfiri, Annali dell Istituto Superiore di Sanità 56(4), 497–501 (2020) A. Rovetta, A.S. Bhagavathula, J. Med. Internet Res. 6, e19374 (2020) A. Depoux, S. Martin, E. Karafillakis, R. Preet, A. Wilder-Smith, H. Larson, J. Travel Med. 27, 1–2 (2020) C.M. Pulido, B. Villarejo-Carballido, G. Redondo-Sama, A. Gómez, Int. Sociol. 35(4), 377–392 (2020) M. Cinelli, W. Quattrociocchi, A. Galeazzi, C.M. Valensise, E. Brugnoli, A.L. Schmidt, P. Zola, F. Zollo, A. Scala, Sci. Rep. 10(1), 1–18 (2020) D. Allington, B. Duffy, S. Wessely, N. Dhavan, J. Rubin, Psychol. Med. 1–7 (2020) P. Barberá, G. Rivero, Soc. Sci. Comput. Rev. 33(6), 712–729 (2015) A. Jungherr, J. Inf. Technol. Polit. 13(1), 72–91 (2016) M.A. Bekafigo, A. McBride, Soc. Sci. Comput. Rev. 31(5), 625–643 (2013) C.S. Park, Comput. Hum. Behav. 29(4), 1641–1648 (2013) J. Ausserhofer, A. Maireder, Inf. Commun. Soc. 16(3), 291–314 (2013) B. Doer, M. Fouz, T. Friedrich, Commun. ACM 55(6), 70–75 (2012) S. Hamidian, M. Diab, in Proceedings of the 7th workshop on computational approaches to subjectivity, sentiment and social media analysis, 2016, pp. 3–8 L. Lombi, In Studi Di Sociologia, vol. 2 (Milano, Vita e Pensiero, 2015), pp. 215–227 B. Gonçalves, N. Perra, A. Vespignani, PLoS One 6(8), e22656 (2011) I. Himelboim, S. Mccreery, M. Smith, J. Comput. Mediat. Commun. 18(2), 40–60 (2013) L. Sinnenberg, A.M. Buttenheim, K. Padrez, C. Mancheno, L. Ungar, R.M. Merchant, Am. J. Public Health 107(1), e1–e8 (2017) A. Culotta, in Proceedings of the 1st workshop on social media analytics, 2010, pp. 115–122 V. Lampos, T. De Bie, N. Cristianini, Joint European conference on machine learning and knowledge discovery in databases, pp. 599–602 (2010) M.J. Paul, M. Dredze, D. Broniatowski, PLoS Curr. 6, 1–12 (2014) E. Aramaki, S. Maskawa, M. Morita, in Proceedings of the 2011 conference on empirical methods in natural language processing, 2011, pp. 1568–1576 D.A. Broniatowski, M.J. Paul, M. Dredze, PLoS One 8(12), 1–8 (2013) Q.B. Baker, F. Shatnawi, S. Rawashdeh, M. Al-Smadi, Y. Jararweh, J. Univ. Comput. Sci. 26(1), 50–70 (2020) L.G.G. Van Lent, H. Sungur, F.A. Kunneman, B. Van De Velde, E. Das, J. Med. Internet Res. 19(6), e7219 (2017) M. Carter, BMJ Br. Med. J. 349, g6946 (2014) E.H.J. Kim, Y.K. Jeong, Y. Kim, K.Y. Kang, M. Song, J. Inf. Sci. 42(6), 763–781 (2016) X. Yuan, J. Xu, S. Hussain, H. Wang, N. Gao, L. Zhang, Explor. Res. Hypothesis Med. 5(1), 1–6 (2020) E. Chen, K. Lerman, E. Ferrara, J. Med. Internet Res. Public Health Surveill. 6(2), e19273 (2020) B. Liu, Synth. Lect. Hum. Lang. Technol. 5(1), 1–167 (2012) A. Giachanou, F. Crestani, ACM Comput. Surv. 49(2), 1–41 (2016) R.S. Manjappa, A. Kumar, SSRN 3633673, 212–216 (2020) J. Chen, M.S. Hossain, H. Zhang, Soc. Netw. Anal. Min. 10(1), 1–9 (2020) H. Saif, Y. He, M. Fernandez, H. Alani, Inf. Process. Manag. 52(1), 5–19 (2016) L. Pollacci, A.Sîrbu, F. Giannotti, D. Pedreschi, C. Lucchese, C.I. Muntean, in Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence, (Springer, Berlin, 2017), pp. 114–127 X.L. Deng, Y.Q. Tang, Y.H. Huang, in Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL international workshop on the use of GIS in emergency management, 2015, pp. 3–10 B.P. Pokharel, SSRN 3624719, 1–9 (2020) K. Garcia, L. Berton, Appl. Soft Comput. 101, 107057 (2021) C.K.L. Pastor, J. Crit. Rev. 7(7), 91–95 (2020) U. Naseem, I. Razzak, M. Khushi, P.W. Eklund, J. Kim, IEEE Transactions on computational social systems , pp. 1–13 (2021) L. Nemes, A. Kiss, J. Inf. Telecommun. 5(1), 1–15 (2021) J. Samuel, G.G.N. Ali, M.M. Rahman, E. Esawi, Y. Samuel, Information (Switzerland) 11(6), 1–22 (2020) S. Boon-Itt, Y. Skunkan, J. Med. Internet Res. Public Health Surveill. 6(4), 1–17 (2020) A.H. Alamoodi, B.B. Zaidan, A.A. Zaidan, O.S. Albahri, K.I. Mohammed, R.Q. Malik, E.M. Almahdi, M.A. Chyad, Z. Tareq, A.S. Albahri, H. Hameed, M. Alaa, Expert Syst. Appl. 167, 114155 (2021) R.M. Merchant, N. Lurie, JAMA J. Am. Med. Assoc. 323(20), 2011–2012 (2020) M.M. Rahman, G.G.N. Ali, X.J. Li, J. Samuel, K.C. Paul, P.H.J. Chong, M. Yakubov, Heliyon 7(2), e06200 (2021) H. Wang, D. Can, A. Kazemzadeh, F. Bar, S. Narayanan, in Proceedings of the ACL 2012 system demonstrations, 2012, pp. 115–120 Y. Bae, H. Lee, J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 63, 2521–2535 (2012) H. Liang, U. Ganeshbabu, T. Thorne, IEEE Access 8, 54164–54174 (2020) T. Bossomaier, L. Barnett, M. Harré, J.T. Lizier, An Introduction to Transfer Entropy (Springer, Berlin, 2016), pp. 65–95 C. J. Hutto and E. Gilbert, in Proceedings of the international AAAI conference on web and social media, 9(1) (2014) New York Times Github database (2021), Available at https://github.com/nytimes/covid-19-data United States Census Bureau (2021), Available at www.census.gov Documenting the Now. Hydrator (2020), Available at https://github.com/docnow/hydrator B. Hecht, L. Hong, B. Suh, E.H. Chi, Conference on human factors in computing systems - proceedings, pp. 237–246 (2011) C. DIgnazio, R. Bhargava, E. Zuckerman, L. Beck, C. D’Ignazio, R. Bhargava, E. Zuckerman, L. Beck, in Proceedings of the NewsKDD: data science for news publishing (2014) J.O. Lee, R. Kosterman, T.M. Jones, T.I. Herrenkohl, I.C. Rhew, R.F. Catalano, J.D. Hawkins, Public Health 139, 61–69 (2016) S. Wold, K. Esbensen, P. Geladi, Chemom. Intell. Lab. Syst. 2, 37–52 (1987) M.G. Kendall, Biometrika 30(1/2), 81–93 (1938) M. Porfiri, R. Barak-Ventura, M. Ruiz Marín, Patterns 1(6), 10082 (2020) D.A. Dickey, W.A. Fuller, J. Am. Stat. Assoc. 74(366a), 427–431 (1979) M. Porfiri, R.R. Sattanapalle, S. Shinnosuke, J. Macinko, R. Sipahi, Nat. Hum. Behav. 3(9), 913–921 (2019) A.-L. Barabási, M. Pósfai, Netw. Sci. (Cambridge University Press, Cambridge, 2016) W.D. Berry, E.J. Ringquist, R.C. Fording, R.L. Hanson, Am. J. Polit. Sci. pp. 327–348 (1998) R. C. Fording, State Ideology data (2021), Available at https://rcfording.com/state-ideology-data/ B. Balmford, J.D. Annan, J.C. Hargraves, M. Altoè, I.J. Bateman, Environ. Resour. Econ. 76(4), 525–552 (2020) How We Can Deal with Pandemic Fatigue, Scientific American (2021), Available at https://www.scientificamerican.com/article/how-we-can-deal-with-pandemic-fatigue/ States That Imposed Few Restrictions Now Have the Worst Outbreaks, The New York Times (2020), Available at https://www.nytimes.com/interactive/2020/11/18/us/covid-state-restrictions.html G. Veletsianos, J. Comput. Assist. Learn. 28(4), 336–349 (2012) C. Wankel, Dev. Learn. Org. 26, 3 (2012) L. Montenovo, X. Jiang, F.L. Rojas, Felipe, I.M. Schmutte, K.I. Simon, B.A. Weinberg, C. Wing, Working paper series of national bureau of economic research, 27132, (2020) E.A. Jensen, PLoS One 2(9), e0180080 (2017) A. Smith, J. Brenner, Pew Internet Am. Life Project 4, 1–12 (2012) J. LeSage, R.K. Pace, Introduction to Spatial Econometrics (CRC Press, Boca Raton, 2009)