发表在第9卷第4期(2021):4月

本文的预印本(早期版本)可在以下网站获得https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/22734,首次出版
基于社交媒体评论的COVID-19大流行引发的健康、社会心理和社会问题:文本挖掘和主题分析方法

基于社交媒体评论的COVID-19大流行引发的健康、社会心理和社会问题:文本挖掘和主题分析方法

基于社交媒体评论的COVID-19大流行引发的健康、社会心理和社会问题:文本挖掘和主题分析方法

原始论文

1达尔豪斯大学计算机科学系,哈利法克斯,NS,加拿大

2萨斯喀彻温大学计算机科学系,萨斯卡通,SK,加拿大

3.心理学和神经科学系,达尔豪西大学,哈利法克斯,加拿大

4加拿大哈利法克斯达尔豪斯大学医学院儿科

5加拿大哈利法克斯达尔豪斯大学医学院精神病学

通讯作者:

Oladapo Oyebode,理学学士,理学硕士

计算机科学学院

达尔豪斯大学

大学大道6050号

哈利法克斯,NS, B3H 1W5

加拿大

电话:1 902 494 2093

电子邮件:oladapo.oyebode@dal.ca


背景:2019冠状病毒病大流行造成了全球健康危机,影响到人类生活的许多方面。在缺乏疫苗和抗病毒药物的情况下,为了控制COVID-19的传播,已经实施了一些行为改变和政策举措,如保持身体距离。社交媒体数据可以揭示公众对世界各国政府和卫生机构如何应对大流行的看法,以及根据阻碍或促进控制大流行全球传播努力的各种因素,该疾病对不论地理位置的人们的影响。

摘要目的:本文旨在利用社交媒体数据调查COVID-19大流行对全球人民的影响。

方法:我们应用自然语言处理(NLP)和专题分析,利用社交媒体数据了解与COVID-19大流行有关的公众意见、经验和问题。首先,我们从推特、脸书、YouTube和三个在线论坛收集了4700多万条与covid -19相关的评论。其次,我们进行了数据预处理,这涉及到应用NLP技术来清理和准备自动关键短语提取的数据。第三,我们应用NLP方法从100多万条随机选择的评论中提取有意义的关键短语,并计算每个关键短语的情感评分,并根据评分使用基于词典的技术分配情感极性(即积极、消极或中性)。第四,我们将相关的消极和积极的关键短语分成类别或宽泛的主题。

结果:共有34个负面主题,其中15个是从公众角度看与COVID-19大流行相关的健康问题、社会心理问题和社会问题。一些与健康有关的问题是死亡率增加健康问题挣扎中的卫生系统,健康问题;而一些心理问题生活中断造成的挫折恐慌购物,表达恐惧.社会问题骚扰家庭暴力,错误的社会态度.此外,从我们的结果中还出现了20个积极的主题。一些积极的主题是公众意识鼓励感激之情清洁的环境在线学习慈善机构精神上的支持,创新研究

结论:我们揭示了代表公众对COVID-19大流行看法的各种消极和积极主题,并根据积极主题和其他研究证据,建议了有助于解决健康、社会心理和社会问题的干预措施。这些干预措施将帮助政府、卫生专业人员和机构、机构和个人努力遏制COVID-19的传播并尽量减少其影响,并应对未来的任何大流行。

JMIR Med Inform 2021;9(4):e22734

doi: 10.2196/22734

关键字



背景

传染病过去曾发生过,现在仍在出现。如果传染病是新出现在人口中或已经存在,但发病率或地理范围迅速增加,则称为"新出现"传染病[1].新发传染病的例子包括获得性免疫机能丧失综合症、埃博拉病毒、登革出血热、拉沙热、严重急性呼吸系统综合症(萨斯)、H1N1流感、寨卡病毒等[2].证据表明,新出现的传染病是全球死亡和残疾的主要原因之一[3.].例如,对2009年H1N1流感大流行的一年估计显示,4300万至8900万人受到感染[4],有201,200例呼吸系统死亡和83,300例心血管疾病死亡与该疾病有关[5全世界]。此外,仅2018年就有77万人因艾滋病毒死亡,全球约有3790万人已感染该病毒[6].埃博拉是另一种致命传染病,平均病死率约为50%,过去疫情的病死率在25%-90%之间[27].

2019年12月,新型冠状病毒感染的新型冠状病毒(COVID-19)出现,很快成为最新的致命传染病[89截至2020年6月25日,188个国家和地区确诊病例超过940万例,死亡人数超过48.28万例[10].因此,世界卫生组织宣布它为大流行。由于政府和公共卫生机构为遏制病毒传播而实施的失业和封锁(和其他限制性措施),COVID-19大流行给全球卫生系统带来了压力,并造成了社会经济挑战。已有证据表明,新出现的传染病对全球经济和公共卫生造成重大负担[3.11-13].为了了解公众关注、个人经历以及阻碍或促进控制COVID-19大流行传播的因素,社交媒体数据可以产生丰富而有用的洞见,这在规模和程度上都是以前不可能实现的[14].

多年来,社交媒体见证了全球活跃用户的激增,超过38亿[15],为不同领域的研究提供了丰富的数据来源。在健康领域,社交媒体数据(即用户在Twitter、Facebook、YouTube、Instagram、在线论坛、博客等上的评论或帖子)已被用于调查心理健康问题[1617]、产妇健康问题[1819,疾病[20.-24,药物使用[2526],以及其他与健康有关的问题[2728].其他领域(如政治、商业、营销或银行)也广泛使用社交媒体数据,以揭示与选举结果相关的新见解。29-32]、选举运动[33,顾客行为与参与[3435)等。关于COVID-19危机,社交媒体数据可以根据阻碍或促进控制COVID-19大流行在全球传播的各种因素,揭示公众对世界各地政府和卫生机构如何处理大流行的看法,以及该疾病对人们的社会、经济、心理和健康影响,无论其地理位置如何。

在本文中,我们应用自然语言处理(NLP)来理解公众意见、经验和与COVID-19大流行有关的问题,使用的数据来自Twitter、Facebook、YouTube和三个在线论坛(即Archinect3637),《生活科学》38),而PushSquare39])。NLP是一种完善的方法,在许多JMIR论文和其他健康信息学论文中得到了应用,以理解各种与健康相关的问题。例如,Abdalla等[40]研究了在包含个人健康信息的临床数据上训练的词汇嵌入对隐私的影响,而Bekhuis等[41]应用NLP从发布在互联网邮件列表上的信息语料库中提取临床短语和关键词。具体来说,我们的目标是回答以下研究问题:

  • RQ1:关于COVID-19大流行,人们在社交媒体上分享了哪些负面问题(健康、社会心理和社会问题)?
  • RQ2:人们对COVID-19的积极意见或看法是什么?如何应对疫情?
  • RQ3:如何利用积极观点和其他研究证据来解决消极问题?

我们在回答rq时采用的方法如下:

  • 我们使用NLP方法从与covid -19相关的社交媒体评论中提取有观点的关键短语。
  • 我们对关键短语进行分类后,发现了各种消极和积极的主题,代表了公众对COVID-19大流行的看法。我们的结果揭示了34个负面主题,其中15个是与健康有关的问题社会心理问题,社会问题从公众的角度来看此外,从我们的结果中还出现了20个积极的主题。
  • 我们建议在积极主题和其他研究证据的基础上,采取有助于解决健康、心理社会和社会问题的干预措施。这些干预措施将帮助政府、卫生专业人员和机构、机构和个人努力遏制COVID-19的传播并尽量减少其影响,以及应对未来的任何大流行。

相关文献

社交媒体一直是许多领域研究的丰富数据来源,包括健康[42].在卫生领域内将社交媒体与自然语言处理结合使用的研究继续增长,并覆盖了广泛的应用领域,如卫生监测(如精神卫生、物质使用、疾病和药物警戒)、卫生传播、情感分析等[43].例如,Park和Conway [44]使用基于词典的方法,根据社交媒体数据跟踪表明公众对四个健康问题(埃博拉、电子烟、大麻和流感)感兴趣的关键词的流行程度。之后,他们用潜狄利克雷分配(LDA)算法生成了解释讨论量随时间变化的主题。类似地,Jelodar等[45]应用LDA提取新冠肺炎相关评论中的潜在话题,并使用长短期记忆循环神经网络技术进行情感分类。此外,noble等[46]使用社交媒体数据来审查需要报告的性传播疾病群体的需求(包括寻求健康信息)。他们的NLP方法包括根据频率从帖子中提取前50个图,然后使用非负矩阵分解技术而不是LDA生成主题。保罗等人[47]应用疾病话题方面模型从推特数据中生成潜在话题,目的是检测特定疾病的提及,包括过敏、肥胖和失眠。他们使用一个关键短语列表来自动识别可能的系统和治疗方法。麦克尼尔等人[48]利用推特数据调查了在英国传播的h1n1相关建议如何鼓励或阻碍疫苗和抗病毒药物的使用。他们使用KH Coder工具(Koichi Higuchi)进行了自动内容分析,根据发生的频率探索潜在的主题,然后进行了更详细或对话式的分析,以了解对疫苗接种的经济效益的怀疑,以及基于公众舆论的药物治疗的风险和好处。另一方面,Oyebode等人[49]使用机器学习方法对心理健康应用程序的用户评论进行了情绪分析。他们比较了五种分类器(基于五种不同的机器学习算法),并使用表现最好的分类器来预测评论的情绪极性。然而,上述方法都没有考虑到非结构化文本中单词出现的语境,而非结构化文本在传递意义中本能地发挥着重要作用。

为了研究语境文本分析的意义,Dave和Varma [50]比较了非上下文n-gram分块方法和上下文词性(POS)分块方法在广告领域的实验研究。尽管n-gram分块方法只是简单地提取句子边界内不同长度的单词作为候选关键短语,但POS分块方法使用POS模式推断单词的上下文,例如一个或多个名词标记(NN、NNP、NNS和NNPS)以及形容词标记(JJ)、可选基数标记(CD)和限定词(DT)。在他们的实验中,他们专注于长度为6的关键短语。他们的初步评估表明,使用n-gram分块方法生成的大多数关键短语在广告上下文中没有意义,因此没有用处。此外,他们观察了两种方法的关键短语对基于朴素贝叶斯、逻辑回归和套袋机器学习算法的分类系统性能的影响。他们的研究结果表明,使用POS分块方法的系统优于使用n-gram分块方法进行特征提取的系统。我们利用Dave和Varma的[50]语境方法,并将其扩展到捕捉额外的POS模式、NLP预处理技术,以及使用基于词典的技术进行情感评分。

最后,为了揭示2009年H1N1(猪流感)大流行高峰期间Twitter上分享的信息类型,Ahmed等人[51]使用专家评审员参与的编码方法生成了8个主题。类似地,Bekhuis等人[41,由两名牙医手工和迭代地将临床短语分为类别和子类别。我们在研究的关键短语分类阶段也使用了这种方法,将相关的关键短语归类为类别或宽泛的主题。


概述

本文的主要目的是利用社交媒体数据了解和反思人们对COVID-19大流行的个人经历和意见。为了实现这一点,我们应用了各种标准和众所周知的计算技术,这些技术在下一节中重点介绍,并在图1

图1。方法论的阶段。
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  • 我们使用编程语言(Python和c#)和相关应用程序编程接口(api)从Twitter、Facebook、YouTube和三个在线论坛收集了与covid -19相关的评论或帖子。
  • 我们执行了预处理任务,包括应用NLP技术来清理数据,并为关键短语提取阶段做好准备。
  • 我们应用NLP方法提取有意义的关键短语,这些短语是表达评论主题内容的单词或短语。这种方法分为七个阶段:语法定义断句和标记化词类词元化语法解析转换和过滤,情绪得分
  • 基于与候选关键短语相关的情绪评分,我们自动为关键短语分配情绪极性,然后进行分组而且积极的用主题分析法将短语归类或概括成主题。这有助于回答我们的rq。

数据收集

我们使用各种自动化技术从六个社交媒体平台收集了47,410,795条与covid -19相关或与冠状病毒相关的评论:推特YouTube脸谱网Archinect《生活科学》,PushSquare.以下描述了技术和从各个平台收集的数据的分解:

  1. Twitter:我们使用c#编程语言开发了一个工具,通过Twitter Streaming API实时自动提取包含相关标签的推文[52].为了确定推特热门话题标签,我们使用谷歌搜索引擎搜索“关于COVID-19的推特热门话题标签”,并从RiteTag等多个网站检索了各种热门话题标签[53]和内幕人士[54].此外,我们检查了推特上的热门推文样本,看看它们包含的其他常见的与covid -19相关的标签。所选的标签是#冠状病毒# COVID-19 # Covid_19# COVID19# COVID# QuarantineAndChill# CoronaCrisis# MyPandemicSurvivalPlan# caronavirusoutbreak# CoronavirusOutbreak#隔离#大流行# coronapocalypse# QuarantineLife# StopTheSpread# CoronaVirusUpdates# StayAtHome# selfquarantine# covid# panicbuying# ncov2019# Coronavid19# SocialDistancing# cronovirus# CoronaVirusUpdate,# CoronavirusPandemic.在2020年3月20日至4月3日期间,共收集了47249973条推文。
  2. YouTube:我们开发了一个Python脚本,通过YouTube Data API检索与相关视频相关的评论[55使用搜索关键词,例如covid19新型冠状病毒肺炎,冠状病毒.由于YouTube的配额限制,我们只能从2020年1月1日至4月3日发布的2939个视频中提取111722条评论。
  3. Facebook:由于Facebook的自动搜索限制,我们采用了半自动化的方法来提取评论。首先,我们手动检索相关组(n=91)和页面(n=68),使用以下搜索关键字:新型冠状病毒肺炎冠状病毒,COVID.之后,我们开发了一个Python脚本,分别提取在2020年1月1日至4月3日期间发布在群组和页面上的777和8382条评论。
  4. 在线讨论论坛:我们开发了一个Python脚本来提取20,747;793;还有18401条评论(来自与冠状病毒相关的帖子)Archinect《生活科学》,PushSquare分别为2020年1月1日至4月3日。

数据预处理

接下来,我们应用了以下NLP技术来清理和准备使用Python进行分析的数据:

  • 删除标签、提及和url
  • 扩大宫缩(如:不会替换为不会
  • 不转义HTML字符(例如,“&”被替换为“&”等价物)
  • 删除HTML标签(例如,

    ,和
    )

  • 删除特殊字符,除了那些具有语义含义的字符,如句号和感叹号(用于识别句子边界)或逗号
  • 减少重复字符(例如,toooooool就变成了工具
  • 使用在线俚语词典将俚语转换成对应的英语单词[5657],共包含5434个条目
  • 删除数字单词

在预处理任务完成后,删除了非英语和重复的注释,从而将注释总数减少到8,021,341。

关键短语提取

接下来,我们随机选择了1,051,616条评论(约占整个数据集的13%),然后提取了表达评论主题内容的有意义的关键短语。我们将包含注释的数据集称为语料库每个注释都是文档在本文的其余部分。我们关注的是那些表达或暗示积极或消极情绪的关键短语。58),因为我们的目标是确定关于COVID-19大流行的民意和影响。我们使用七阶段NLP方法从语料库中提取候选关键短语,如图所示图2.我们使用Python编程语言实现了我们的方法。

图2。自然语言处理方法。
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为了推导出有意义的关键短语,我们定义了以下规则语法:< DT > ?< JJ。* >* * ? (?

? * *)?它指定了一个有意义的POS模式,语法解析器使用该模式将文档中的每个句子解构为它们的组成部分[59].表1显示语法中包含的各种词性(或句法类别)。这些句法类别是基于完善的英语词性标注指南[60].在前面提到的常规语法中,“?”“”和“*”字符分别表示“可选”和“零次或多次出现”。我们的常规语法旨在生成关键短语,这些短语使用名词、形容词和动词来捕捉对话的上下文和情感。研究表明,名词在了解谈话的语境(即正在讨论的内容)时最有用。61,而动词和形容词对情感检测很重要[62].限定词和介词也被语法所捕获,因为它们通常与名词或形容词短语一起出现(例如,a meal六个人或一个医院山顶)。

表1。词性标记、描述和相应的匹配词性模式。
标签 描述 匹配模式
DT 决定因素 < DT >
JJ 形容词 < JJ。* >
JJR 形容词(比较) < JJ。* >
jj 形容词(最高级) < JJ。* >
神经网络 名词(单数) < NN。* >
发自 名词(复数) < NN。* >
NNP 专有名词(单数) < NN。* >
NNPS 专有名词(复数) < NN。* >
VB 动词(基本形式) * > < VB。
VBD 动词(过去式) * > < VB。
VBG 动词(动名词或现在分词) * > < VB。
VBN 动词(过去分词) * > < VB。
VBP 动词(非第三人称单数现在时) * > < VB。
VBZ 动词(第三人称单数现在时) * > < VB。
介词或从属连词 在> <

接下来,将每个文档分成句子,然后将每个句子分成标记或单词。断句任务是使用一种无监督算法来实现的,该算法考虑了缩写、搭配、大写和标点来检测句子边界[63].标记模块将每个令牌与其POS关联起来。POS标记基于Penn Treebank标记集[6064],其中一些载于表1.根据POS的不同,每个令牌都被简化为根形式词元化.例如,更糟糕的是而且更好的,这两个词都是形容词,will成为而且,分别。在术语化之前,每个标记都被转换为小写。尽管威腾等人[65]为其标记应用词干,我们选择词干化而不是词干化,因为词干化返回的词根词总是有意义的,并且存在于英语字典中。另一方面,词干分析可能返回根本没有意义的词根词,因为它只是基于基于规则的方法删除前缀或后缀[66].

此外,语法解析模块将每个句子解构为一个解析树,然后基于第一步中定义的规则语法或POS模式创建块或短语。换句话说,解析器的分块过程包括匹配由一个可选限定词、任意时间的形容词的零个或多个、任意类型的名词的零个或多个、任意类型的动词(但可选)和一个可选组件组成的短语。该成分由一个可选介词、一个可选限定词、零个或多个形容词和零个或多个名词组成。这一阶段的输出是候选关键短语。

在转换和过滤阶段,是停顿词的关键短语(即常用的词,如一个一个,)使用预定义的列表从候选关键短语中删除lstopwords编译自多个来源(例如,[67])。我们排除了情感检测所必需的否定词,如,从停止词列表。此外,一个子集lstopwords从候选关键短语的开头和结尾(以及从内部)删除其余关键短语,以便保留关键短语的含义。之后,从候选关键短语中删除重复的内容。尽管之前的研究排除了长度超过6的关键短语[50,我们在分析中包含了长度在10以内的关键短语,以避免丢失可以丰富本文见解的重要关键短语。因此,从候选关键短语中删除了包含10个以上单词的关键短语。由于我们的重点是固执己见的关键短语(即,积极和消极的关键短语),我们应用了一种过滤技术,包括计算每个关键短语的情感评分,并丢弃非固执己见的关键短语。

最后,为了识别候选关键短语中消极和积极的关键短语,评分模块计算情绪评分,年代分数,每个关键短语的取值范围为-1至1,使用基于词库的情感推理价感词典算法[68].之后,每个关键短语被分配一个极性(消极或积极)基于年代分数使用Hutto和Gilbert推荐的标准[68].具体来说,一个关键短语是否定的,如果年代分数< -0.05,而关键短语是肯定的,如果年代分数> 0.05。一个中性的关键短语年代分数介于-0.05和0.05之间)从候选关键短语中删除,因为它不具有主见。

关键词分类

为了回答我们的rq,我们使用Bekhuis等人使用的主题分析方法将最终候选关键短语分为类别或宽泛的主题。41将临床短语分类。在这种方法中,专家审稿人手动检查关键短语,然后将它们分配到适当的类别。我们招募了4名审稿人来执行关键短语分类任务。具体地说,我们将消极关键短语分配给两组审查员(G1),将积极关键短语分配给第二组两组审查员(G2)。每个审稿人都独立地反复检查关键短语,并继续对相关的关键短语进行分类,直到达到饱和水平(即,关键短语中没有出现新的类别)。审稿人使用编码表,在检查完每个关键短语后,他们在其中标明其所属的类别。类别名称由每个审阅者决定,如果现有的类别中没有一个与被审阅的关键短语匹配,则创建一个新的类别。由于关键短语比注释更具体,审稿人只将每个关键短语分配到一个类别中。换句话说,审查员将一个关键短语分配给最合适的类别,如果现有的类别都不合适,则分配给一个新的类别。在对关键短语进行分类之后,每个团队中的审稿人互相验证彼此的工作,并同意或不同意分配给每个关键短语的类别,并提出解决每个分歧的建议。 The reviewers came together after completing their validations to apply the suggestions and ensure all category names were distinct while harmonizing names that are similar. We measured interrater reliability using the协议比例指标(69].G1的一致性百分比分数为98.0%,G2的一致性百分比分数为99.3%。我们将这些类别称为主题以及每个类别下的各种关键短语subthemes在本文的其余部分。


关键短语提取

在本节中,我们将讨论我们的实验结果和关键短语分类。从实验使用的大型语料库中,自动生成了427,875个消极关键短语和520,685个积极关键短语。然而,大多数关键短语是相似的;因此,审稿人达到了一个饱和点(在关键短语分类期间),没有新的类别出现。共有18694个否定的关键词和19841个肯定的关键词被分类。

消极的关键短语

多媒体附件1展示了排名前130位的负面关键短语以及它们在出现频率方面的优势。我们的结果显示死亡(n=10,187)是主要的否定关键短语,其次是(n = 7240),战斗(n = 5891),(n = 3808),杀了(n = 3668),失去(n = 3631),支付(n = 3486),离开(n = 3234),危机(n = 2783),(n = 2720),担心(n = 2476),生病的(n = 2314),悲伤的(n=2129),以此类推。可以找到更多消极的关键短语多媒体附件2,例如国家突发卫生事件可怕的时间生活糟糕每个人都努力危险的谎言孩子死呼吸困难没有药生病的人工资单可怕的病毒恐惧冠状病毒额外的谨慎偷面具家人死处于危机中的人们糟糕的领导室内钻孔感觉很可怕总无能呼叫病毒骗局阴谋论荒唐可笑不采取预防措施严重的封锁自杀率上升人饿死缺乏准备对抗威胁,旅行限制

积极的关键短语

多媒体附件3说明了前130个积极的关键短语和它们在出现频率方面的优势(灰色椭圆形的尺寸越大表示在图中的优势越大多媒体附件3).我们的结果显示帮助(n=18,498)是占主导地位的关键短语,其次是希望(n = 7708),保护(n = 7130),(n = 6895),支持(n = 6198),(n = 5740),分享(n = 5187),护理(n = 4917),保持安全(n=4917),以此类推。多媒体附件4显示更多积极的关键短语,如保证每个人的安全清洁的环境相信科学数据创建治愈经济救援鼓励业务保持强劲良好的面具保持社交距离是最好的方法慷慨的尊重人权帮助防止进一步传播祈求健康社会团结支援救灾工作保护卫生工作者良好的免疫系统保持良好的手卫生说真话扩展测试保护弱势群体免费治疗,缓解焦虑

关键词分类

总的来说,在方法部分讨论的关键短语分类阶段之后,出现了34个消极主题和20个积极主题。在34个负面主题中,15个是与健康有关的、社会心理和社会问题(这是本文的主要重点,见表2-4).表5显示了15个否定主题和每个主题下相应数量的关键短语,而表6显示负面主题和每个主题的评论总数。生活中断造成的沮丧情绪成为评论数量最多的负面主题,其次是死亡率上升、与其他疾病或事件相比、疾病的性质和骚扰。另一方面,表7展示了20个积极的主题、描述和示例评论。表8显示每个积极主题下对应的关键短语的数量,而表9显示每个主题的评论总数。从评论数量来看,公众意识是最积极的主题,其次是精神支持、鼓励和慈善。通过从与covid -19相关的评论中找出消极和积极的主题,我们分别回答了RQ1和RQ2。

表2。与健康相关的问题:负面主题、描述和相应的示例评论。
主题 描述 样品的评论
死亡率增加 COVID-19导致的死亡人数不断增加
  • “我为世界和我的国家感到悲伤,每天晚上死亡人数都在上升。我为每一个死去的人哭泣,为那些与病魔抗争的人哭泣,为那些失去亲人的家庭哭泣。我不知道每个人的名字,但我想让你知道,你不是一个人在承受这种痛苦。”一个(C58)
  • “…的number of deaths from the Corona-Virus in London are doubling every two days. London could end up with a worse than Italy.” (C90)
健康问题 人们表达的健康问题,如精神健康问题(如焦虑、抑郁、压力或强迫症)、过度饮酒、偏头痛、疲劳等
  • “我工作的养老院因为covid - 19被封锁已经10天或14天了,压力/焦虑真的开始困扰我。我晚上都很难入睡。”(C3327)
  • “在我生病的第五天,症状消失了,只剩下嘴里有一种奇怪的金属味,鼻粘膜溃疡和强烈的疲劳。这是英国RCGP前主席在感染新冠肺炎后的经历。”(C945)
挣扎中的卫生系统 卫生系统无力应对大流行并为人们提供充分的卫生保健
  • “清楚表明的是,拥有清洁医院的国家和医院质量差的国家与冠状病毒死亡之间的相关性。人们死于冠状病毒而不是冠状病毒。纽约和加州的医疗系统尤其糟糕。”(C81)
  • 巴基斯坦医生公开表示,他们的人数被低估了。他们声称,仅在拉合尔就有100名患者,并表示,由于设施差,医院本身可能也在传播病毒。”(C44)
健康问题 不能进行通常的体育活动或参加健身课程,不喜欢室内锻炼
  • “早上8点20分醒来,还在床上睡了两个小时。没有锻炼的心情”(C271)
  • “我只是想让大家知道,我讨厌隔离锻炼,我想念该死的健身房。而且我从来没有想过我会在生活中说这句话!””(C209)
病例数量不断上升 对COVID-19病例增加的担忧
  • “美国目前正处于世界上最广泛的病毒攻击的道路上。”(C908)
  • “这是对人类犯下的令人发指的罪行,传播到这个国家越来越多的地区。因为有很多人在参加聚会后因感染冠状病毒而死亡,所以必须以谋杀罪立案。”(C24)
疾病性质 解释COVID-19的性质,包括其症状(如咳嗽、味觉丧失和发烧)、其“无症状”(或无症状)行为、其传播方式以及弱势群体
  • “最近的报告表明,Covid-19不仅影响呼吸系统,还会影响中枢神经系统。失去嗅觉和味觉恰好是covid-19的一些早期症状。”(C660)
  • “…的y are all grabbing and touching the desk. This virus is much more contagious than the flu and there is 0 immunity exposure illness. Keep doing it like this and it is only a matter of time before everyone who spoke will have the virus...” (C900)
  • “如果有3名老人在72小时内死亡,而且没有任何症状,我们是不是应该对每个人都进行检测?”(C2447)
与其他疾病或事故的比较 将COVID-19与流感、肺炎、自然灾害和战争等其他疾病或事件进行比较
  • “一场没有枪支和炸弹的战争,人们逃离他们看不到的东西,还是第三次世界大战?””(C515)
  • “我认为Covid19是一种变异的H5N1禽流感病毒。它是通过空气传播的,这也许可以解释它在世界各地的迅速传播。”(C671)

一个所有的评论都是逐字逐句的,包括拼写和语法错误。

表3。社会心理问题:负面主题、描述和相应的样本评论。
主题 描述 样品的评论
表达恐惧 恐惧的表现和传播,包括对感染、疾病和死亡的恐惧
  • “…我ndigenous tribes are closing off their reserves to visitors as they fear the disease that is fast spreading across South America could wipe them out...”一个(C3884)
  • “…这种病毒在很多人的生活中造成了很多恐惧,也带来了男人心中不同的心态。世界真的要结束了。”(C7227)
回顾 人们回忆起大流行之前的生活,希望他们能回到过去
  • “我想念足球。我想念我的家人。我想念我的朋友。但更重要的是,我想念人情味!”(C300)
  • “如果你考虑一下自己,社交距离对你来说怎么样?我怀念在当地的咖啡店里散步、阅读或写作。”(C3001)
生活被打乱造成的沮丧 对日常生活的干扰表示不满,如作业(对学生来说)始终如一,家务活更多(对母亲来说),难以与家人或亲人联系,体育赛事暂停,计划的旅行和旅游推迟,食品价格上涨,以及餐馆关闭
  • “每天,我都从一个非常正常的梦中醒来,意识到我还要在这个疯狂的世界上再活一天。我只想去见我妈妈,给她一个拥抱,但我做不到!我感到很孤独。我每天都哭。我不能再这样下去了。”(C2905)
  • “第15天我只出门吃饭和锻炼。生活在如此极端的环境中,让我的身体感到困惑和迷茫。每次我走到外面,我就会先饿了,开始出汗。”(C4484)
  • “2月份不去理发是个糟糕的主意。我就差两种发色了,看起来就像防弹少年团的超重成员”(C89)
在家工作的投诉 关于疫情期间在家工作的投诉,如分心/干扰、心理压力、疼痛和睡眠问题
  • “还有人因为在家工作太久而感到腿和膝盖疼痛吗?还是只有我有这种感觉?”如果有,你们都是怎么处理的?”(C824)
  • “在家工作是一个史诗般的失败!在我的孩子、宠物、猴子叫声和装修之间,我失去了它。等这一切结束了再叫醒我。”(C853)
恐慌购物 由于大流行,人们正在囤积食品杂货和其他必需品
  • “这种恐慌性抢购太荒谬了!心脏破裂!我猜只有这样的情况才能显示我们对其他人类/动物是多么自私、无情、冷漠。有心的人们!”(C779)
  • 然而,仍然没有任何合乎逻辑的理由去清空架子上的厕纸,剥夺那些年老体弱或贫困的人获得这些必需品的权利,因为自私的特权阶层贪婪地把它们都拿走了。”(C4)

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表4。社会问题:负面主题、描述和相应的示例评论。
主题 描述 样品的评论
错误的社会态度 指责人们的错误态度导致或助长了传播(例如,不服从政府和卫生保健专业人员的指示,吃蝙蝠和野生动物)
  • “不敢相信人们在公共卫生方面是如此不负责任。我们都有互相照顾的义务,请遵守社交距离规则。”一个(C4924)
  • “…我们一个re only going to die from our own arrogance if people keep going outside gathering, believing they will never get it or infect others...” (C2557)
家庭暴力 家庭暴力案件上升
  • “在美国所有被枪杀的女性中,有一半是被她们的亲密伴侣杀害的。2019冠状病毒病大流行导致家庭暴力上升。关闭枪支商店。”(C56)
  • “…一个police station in China received 162 reports of domestic violence in February compared to 47 for the same month in 2019. Advocates attribute this rise in cases to the lockdown.” (C100)
骚扰 骚扰和指责来自特定国家、种族或宗教的人应对COVID-19负责
  • “…停止对印度东北部邦的种族歧视。我们不是科罗娜。把你该死的信息弄清楚。受灾最严重的地方并不是东北。与其成为一个种族主义者,批评别人,你为什么不更小心一点呢?”(C1413)
  • “明尼苏达州的一对亚裔美国夫妇发现他们的前门上贴着一张种族主义纸条,指责他们感染了冠状病毒”(C921)

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表5所示。负主题和相应数量的子主题。
主题 Subthemes n
生活被打乱造成的沮丧 7106
死亡率增加 4938
与其他疾病/事故的比较 2673
骚扰 870
恐慌购物 799
健康问题 798
疾病性质 481
表达恐惧 338
病例数量不断上升 200
在家工作的投诉 109
错误的社会态度 105
健康问题 104
家庭暴力 101
挣扎中的卫生系统 48
回顾 24
表6所示。负面主题和相应数量的评论。
主题 评论,n
生活被打乱造成的沮丧 17535年
死亡率增加 9437
与其他疾病/事故的比较 6040
疾病性质 1909
骚扰 1335
健康问题 1191
恐慌购物 1047
表达恐惧 578
病例数量不断上升 264
健康问题 151
家庭暴力 123
在家工作的投诉 113
错误的社会态度 111
挣扎中的卫生系统 53
回顾 25
表7所示。积极的主题、描述和相应的示例评论。
主题 描述 样品的评论
感激之情 感谢卫生工作者、送货员、农民、飞行员、保安人员和其他一线工作人员以及政府在大流行期间发挥的积极作用
  • “让我们对卫生保健专业人员在这个令人担忧的时刻为拯救生命所做的辛勤工作表示感谢。”一个(C37)
  • “感谢所有在前线的工作人员和关键人员,请继续保持出色的工作,你们正在做着出色的工作,让我们的国家继续前进。在困难时刻保持微笑”(C156)
公众意识 提高公众对一般安全和控制措施的认识,以限制疾病的传播(例如,良好的卫生、社交距离、呆在家里、戴口罩和健康饮食),纠正错误信息,提供旅行指南等
  • “养成良好的卫生习惯,比如经常用肥皂和水洗手,至少20秒,是防止冠状病毒传播的最好方法……”(C707)
  • “我们可以通过保持良好的卫生习惯来帮助自己,假设我们周围的人都可能是阳性的,我们必须保持个人距离,戴防护装备、口罩、手套等。吃健康的食物来增强我们的免疫系统。寻找什么样的蔬菜和水果最能增强我们身体对抗病毒的能力。把食品杂货带进屋里之前要先消毒。”(C16)
  • “如有必要,在旅行时保持健康,保持个人卫生、咳嗽礼仪,并与他人保持至少一米的距离。以下是来自世界卫生组织的一些旅行建议”(C537)
清洁的环境 有证据表明,由于与大流行有关的封锁,环境更加清洁,包括污染更少和空气质量良好
  • “冠状病毒,让地球再次健康”(C588)
  • “冠状病毒大流行导致空气污染大幅下降”(C664)
  • “还记得我们曾经分享的帖子说,‘我们只有6个月的时间采取行动,拯救环境,改正你的方式,否则就没有办法拯救地球’。你猜怎么着?病毒比大多数进化的生物更能拯救环境。”(C992)
疾病恢复的证据 COVID-19患者在接受或不接受治疗后康复的证据
  • 医生说,一名95岁的老妇人的身体对这种新型冠状病毒表现出了强烈的反应,她成为了不需要抗病毒治疗就从这种新型冠状病毒中康复的最年长的女性。”(C214)
  • 他指的是在这里的浸礼会医疗系统接受治疗的患者数量。他说,数据显示90%的冠状病毒阳性患者在家中康复。”(C321)
自制防护用品 人们在家中或社区自己创造必要的防护设备(如口罩和面罩)的独创性
  • "当你太太告诉你她在她的仙女里放了伏特加。我怎么知道她想用洗手液自制洗手液?”(C9335)
  • “82岁,还在增加。全市各地热心的志愿者正在缝制口罩,以确保我们的社区仍然受到保护,尽管在这场大流行中ppe即将短缺。”(C129)
在线学习 公众参与在线学习,例如学校在网上教授学生/学生,并通过参加涵盖不同领域的在线课程进行自我发展
  • “由于冠状病毒,未来几个月我们都会有更多的时间呆在家里。我已经注册了一些我感兴趣的科目的在线短期课程。这可能是学习新东西或提高你的技能的好时机。”(为北面)
  • “尽管有这么多新闻,今天是佛罗里达学生虚拟上学的第一天。远程教育可能会在一段时间内成为新常态。”(C710)
与家人和朋友联系 由于疫情和封锁,与家人、朋友和爱人共度时光
  • “昨天,我妈妈和她的朋友们进行了视频通话,而不是去参加她们的常规聚会。我为我的妈妈感到骄傲。谁说婴儿潮一代过时了?”(C7151)
  • “现在不是自私的时候。这是一个更活在当下的时刻。今天早上我点名了一下,给我所有的朋友、家人和我关心的人打了视频电话,看看他们怎么样了……”(C2560)
娱乐 访问在线或离线娱乐内容的人,如在流媒体网站上看电影和玩游戏
  • “待在家里,注意安全。请给我分享好的亚马逊Prime或Netflix电影和电视节目。”(C93)
  • “在我的个人电脑上下载playstation 1和任天堂64模拟器。可以得到任何游戏。”(C399)
  • “九年级的科林回来了,他将连续玩8个小时的侠盗猎车手”(C3192)
慈善机构 为个人、企业和医院提供一揽子救助(包括捐赠、礼品和筹款),以减轻疫情带来的经济负担
  • “与罗德岛酒店救济基金一起在国际扶轮启动NeighborsHelpingNeighbors,该基金旨在帮助直接受covid - 19影响的行业成员。”(C3623)
  • "目前摆在众议院面前的2万亿美元紧急救济一揽子计划提供以下条件:向收入低于7.5万英镑的人发放1200张支票,每个孩子再加500张,失业救济从26周增加到39周,失业救济在4个月里每周增加600美元" (C10913)
  • “兹拉坦·伊布发起了一项筹款活动,筹集100万美元,帮助意大利的医院应对冠状病毒。这位前锋已经捐赠了10万欧元来启动该基金。”(C24)
提倡增加检测 倡导增加检测,作为通过发现感染者并迅速隔离他们来遏制传播的一种手段
  • “冰岛的研究表明,一半的携带者没有症状。广泛的检测使他们能够隔离那些携带病毒的人,从而隔离病毒本身。测试,测试,测试。”(C1333)
  • “美国的患者数量超过了所有国家。仅仅是因为他们现在的测试速度更快了吗?是的,阻止这场大流行的方法之一是世卫组织建议的检测、检测和检测”(C6363)
草根阶层的支持 在大流行期间向地方或社区一级的人提供支持
  • “神奇的酷儿关怀组织正在为当地互助组织提供支持。他们已经训练了志愿者,并已经与未来几周和几个月需要支持的人取得了联系。”(C2839)
  • “我和其他一些住在拉各斯的好市民买了150个袖珍洗手液,分发给那些买不起洗手液的人,或者那些不懂洗手液的人,同时告诉他们如何保持安全。这是我们自己的赠品。”(C773)
获得必要的工具 在大流行和封锁期间获得用于信息传播或远程通信的跟踪或通信工具/功能
  • “这是最令人惊叹的可视化如何传播到世界各地。全球化和病毒传播的令人着迷和恐惧的展示。”(C6625)
  • “我个人想感谢Zoom视频会议中的私人聊天功能。”(C2244)
  • “这种工具有助于识别那些在医学上更有可能患上covid - 19并发症的人……”(C9233)
精神上的支持 为那些与大流行相关的健康状况和有风险的人祈祷康复,并在充满挑战的时代显示希望
  • “我奉耶稣的名祈祷每一个被诊断出covid的人迅速和完全康复。亲爱的主啊,救救世界吧。拿走,给每个人健康。”(C9230)
  • “让我们为所有住在青年旅舍、茅屋和农村地区的非洲人祈祷。没有信息。无辜的人也会受到冠状病毒的影响”(C2104)
  • “…那些与上帝有关系的人比那些没有关系的人更不容易抑郁。正是因为他们的信心和希望在他身上,所以让我们在大流行中相信上帝。”(C1349)
团结前线工人 公众呼吁支持和保护一线工作人员,如卫生工作者和接生工作者
  • “纽约市在保护亚马逊物流中心的工人方面做了什么?”病毒在员工中迅速传播…”(C3332)
  • “虽然关于失业的消息越来越紧迫,但令人欣慰的是,在动荡时期,一些公司通过提高一线工人的分钟工资来表达他们的支持,雇佣了数百人来帮助增加的需求,帮助团结起来。”(C4439)
开发治疗溶液或治疗方法 卫生研究人员正在努力开发治愈或治疗COVID-19的疫苗或药物
  • “有很多解决方案正在研究中,从注射到减缓病毒繁殖的药物,再到疫苗。一两年后才会有。临床研究需要时间,这是我们安全地进行医学研究的方法。”(C5759)
  • 美国官员表示,冠状病毒疫苗临床试验将于周一开始,但官员们仍表示,将需要一年到18个月的时间来完全验证任何潜在的疫苗。”(C2034)
体育活动 在封锁或隔离期间,人们为保持活跃和健康所做的努力,以及体育活动建议
  • “我知道这是一个糟糕的情况,但该死的,我正在提高我的健康在封锁期间”(C6335)
  • “刚刚通过skype和朋友们完成了健身课程。我住在巴塞罗那,我已经记不清有多少天没有出门了,我们必须保持身体运动”(C9430)
  • “每天和孩子们一起或自己活跃起来!”GoNoodle来帮忙了!”(C9364)
鼓励 鼓励人们在应对疫情时保持冷静,鼓励人们从积极的角度看待疫情,在挑战中保持生产力,鼓励人们帮助有需要的人,而不是恐慌购买,鼓励人们遵守政府和卫生专业人员发布的封锁规定和指导方针
  • “让我们都保持冷静。给当局时间来关注和解决公众的担忧。”(C3)
  • “是的,我们可以。如果我们保持冷静,尊重规则,我们就会一起打败敌人。”(C38)
  • “保持冷静,互相帮助。小心些而已。不要恐慌购买,永远不要放弃!”(C164)
  • “我们以前做到过,现在也能做到。看到积极的可能性。将我们挫折感中的大量能量转化为积极、有效、不可阻挡的决心,以实现我们安全和健康的未来" (C2273)
支持远程工作 人们对在家工作的支持程度,包括适应/应对在家工作带来的挑战
  • “在家和上学的孩子一起工作可能是一种挑战。我们研究了一些方法,可以帮助你安排你的一天,并在学校关闭的情况下保持在家工作的优势。”(C148)
  • “至少在今天,在冠状病毒大流行期间在家工作是了不起的。想出了一些惊人的设计……我们一个re coming up with our first property in June. Already sold out” (C53)
创新研究 全球研究努力,以创造创新产品来应对大流行,包括开发干预措施(如数字或技术干预措施),在社会、身体、情感或心理上帮助人们,并改善他们的整体健康和福祉
  • “医生和科学家……设计了一种应用程序,帮助公众实时监测他们的症状和病毒的传播,并为自己的重要研究做出贡献”(C96)
  • “…我们ll, it is a huge scientific discovery! Scientists want to use artificial intelligence technology for a quicker and cheaper COVID-19 screening...” (C197)
  • “covid - 19全球黑客松为开发者提供了一个机会,让他们构建推动社会影响的软件解决方案,旨在应对与当前冠状病毒大流行相关的一些挑战……”(C619)
传统的补救措施 关于保护身体免受疾病感染的自然或传统方法的一些建议
  • “每20分钟用维生素c、醋、温水和少量小苏打漱口。5天后,她的检测呈阴性。如果你或你认识的人开始出现症状,这可以帮助!在它到达你的肺部之前尽早抓住它!”(C803)
  • “…我是sure I have Covid_19. I believe the natural healing helped my daughter but suppressed my symptoms...” (C2777)

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表8所示。正面主题和相应数量的子主题。
主题 Subthemes n
公众意识 8129
精神上的支持 4139
鼓励 4033
娱乐 688
感激之情 670
慈善机构 657
开发治疗溶液或治疗方法 587
提倡增加检测 296
清洁的环境 214
疾病恢复的证据 141
体育活动 71
与家人和朋友联系 61
在线学习 46
获取技术工具 36
创新研究 19
草根阶层的支持 17
自制防护用品 14
支持远程工作 10
团结前线工人 7
传统的补救措施 6
表9所示。积极的主题和相应数量的评论。
主题 评论,n
公众意识 22749年
精神上的支持 12130年
鼓励 5244
慈善机构 942
娱乐 798
感激之情 758
开发治疗溶液或治疗方法 653
提倡增加检测 341
体育活动 285
清洁的环境 278
疾病恢复的证据 156
与家人和朋友联系 70
在线学习 52
获取技术工具 52
创新研究 21
草根阶层的支持 17
自制防护用品 14
支持远程工作 10
传统的补救措施 9
团结前线工人 7

主要结果

在本文中,我们使用NLP方法分析了社交媒体评论,以揭示人们对COVID-19大流行的意见和看法。我们的实证研究结果揭示了消极和积极的主题表2-4而且表7)代表COVID-19大流行及其应对机制对世界人口的消极和积极影响。为了回答RQ3,我们首先在本节中讨论了每个负面问题(有研究证据支持),然后在后面的部分中提出解决这些问题的干预措施。

围绕COVID-19大流行的负面问题

表2-4从我们的研究结果中显示了健康相关问题、社会心理问题和社会问题下的负面主题。与健康有关的问题包括健康问题死亡率增加挣扎中的卫生系统健康问题疾病性质病例数量不断上升,与其他疾病或事故的比较.心理社会问题是表达恐惧恐慌购物回顾在家工作的问题,生活被打乱造成的沮丧.社会问题是错误的社会态度家庭暴力,骚扰

与健康有关的问题

证据显示,COVID-19病例数量迅速增加,病死率高达7.2% [70].此外,大量感染的患者患有严重肺炎或危重症[70].另一项研究揭示了受COVID-19大流行直接影响的人们和卫生专业人员所经历的心理健康问题[71],以及全球卫生保健系统无力应对疫情[72].这一类别下的主题将在以下小节中讨论。它们与现有的研究一致,揭示了关于COVID-19引起的健康相关问题的更多见解,并为世界各地的人们所见证。

健康问题

根据我们的发现,人们在大流行期间经历了各种心理健康问题(如焦虑、抑郁、压力或强迫症)。这可能是由于呆在家里的时间太长(这可能对一些人来说是创伤性的,而对另一些人来说则是孤独的)、担心感染疾病和艰难的生活条件,以及卫生保健工作者感到内疚,因为他们觉得自己有责任无法挽救病人的死亡。研究证实担忧与焦虑和抑郁有关。73].还报告了与COVID-19有关的精神健康障碍病例[74].此外,人们还表达了其他担忧,如过度饮酒、偏头痛、胸痛、轻度到重度疲劳、鼻粘膜溃疡、睡眠障碍等。以下是一些示例意见:

不能睡觉。思维在赛跑。感觉焦虑。
(C6648)
我是所以强调而且我的焦虑达到了顶点.我为钱发愁,我们该如何应付?
(C238)
这次冠状病毒爆发家庭压力更大.尽我所能保持卫生和安全。但是,对隐形杀手的恐惧挥之不去,给我的母亲,妻子,儿子带来精神创伤每次我走出正门,他们都吓呆了。
(C116)
胸痛今天是超越的。它有点往上爬,我觉得我的手有时放在我的心脏上。很累今天。但奇怪的是还是没有发烧。但我是和我感觉不舒服
(C12293)
我们才来了三个星期,我们已经感觉焦虑,抑郁严重所以我们决定想些办法让彼此保持良好的精神状态。
(C8263)
死亡率增加

人们证实,包括北美、欧洲、亚洲、中东和澳大利亚在内的不同大陆的许多国家的死亡率都有所上升,如下面的样本评论所示。许多国家,特别是非洲国家,开始报告COVID-19死亡病例(见C1264)。我们的研究结果还显示,不同人口结构的人死于该病,包括青少年、成年人和老年人,以及那些有或没有潜在健康问题的人(见C8837和C940)。

这就是为什么美国死亡人数已经领先世界目前,中国经济增长的步伐仍没有任何放缓的迹象。
(C3399)
英国冠状病毒死亡率翻倍,24小时内死亡381人,没有健康问题的13岁男孩成为最年轻的受害者
(C8837)
土耳其卫生部长分享最新冠状病毒数据:又有16人死亡死亡人数达到108人
(C9000)
肯尼亚记录了第一例死亡病例。根据卫生内阁大臣的说法…的66years old man died on 26th in the afternoon at the AghaKhan hospital intensive care unit.
(C1264)
仅过去24小时就有100多名英国人死亡这些都是并不是所有的老年人都有共同疾病.其中包括年轻的,以及适合...
(C940)
挣扎中的卫生系统

世界各地的卫生系统正在努力应对COVID-19患者数量的激增,在大多数情况下,由于资源有限,无法接收患者[75].研究表明,COVID-19造成的卫生保健负担与死亡率上升有关[76].如下面的样本评论所示,我们的发现证实了全球卫生系统在本次大流行期间超负荷运转的证据。

加州的医院拒绝接收冠状病毒患者。EMTALA被用来在医院急诊室外搭建帐篷,然后在没有治疗和检测的情况下将病人丢弃。我获得了拒绝covid - 19患者的标准医院做法的记录
(C4949)
这些不仅仅是数字。这些是人和家庭。如果2.2万亿美元不被用来救助公司和修复支离破碎的美国医疗系统
(C3000)
健康问题

有证据表明,由于全国范围内的隔离或封锁,全世界普遍缺乏体育活动[77].我们的研究结果证实了这一点,研究表明,人们在保持健康方面存在困难,因为他们在家里无法控制饮食习惯或冲动,而且个人不喜欢只在室内锻炼,如下文评论所示。缺乏运动与冠心病、糖尿病、中风和心理健康问题有关[78-80],进而成为COVID-19成年住院患者死亡的危险因素[81].

...非常想念我的健身房,想念我的日常生活,在家时无法控制自己的饮食。情况越来越糟。
(C9002)
在避难期间,我要吃健康的食物,放弃一些锻炼。但我却像盖伊·菲利一样在厨房里转来转去每隔两小时就把我的检疫食品取样一次.在这一点上,冠状病毒和冠状动脉,哪个会先让我发病?
(C7182)
疾病的性质

人们根据自己的经验和获得的信息,对新冠病毒的性质发表了自己的看法。如下面的样本评论所示,有潜在健康问题(如糖尿病或心脏病)的人患该疾病严重并发症的风险更高。此外,还讨论了COVID-19的渐近属性,以及病毒感染某些关键免疫细胞可能导致肺等敏感器官衰竭的可能性。人们还认为这种疾病与种族或民族无关,但似乎对男性的风险大于女性。这种疾病也被认为是高度传染性的,表现为咳嗽、发烧、疲劳、失去嗅觉、肌肉疼痛和呼吸相关症状(如呼吸短促)。这些发现与COVID-19的临床证据一致[82-87].

一些健康状况不佳的世贸中心健康计划成员…可能在患严重疾病的风险更高从COVID19
(C3620)
多数……没有表现出症状同时传播新冠病毒
(C10033)
...我f the coronavirus感染一些免疫细胞然后就发生了细胞大灾难像肺这样的器官在几小时内就会消失
(C9200)
冠状病毒是一种疾病不关心国界,种族或国籍.然而,COVID-19似乎做到了对男性的威胁明显大于对女性的威胁
(C1902)
这是绝对正确的。如果你有咳嗽,发烧,气味问题,虚弱,肌肉疼痛或呼吸短促假设你感染了covid19。别费心去做检查了。我知道很多医生如果病人有明显的症状就不再做检查了。
(C2729)
病例数量不断上升

我们的调查结果表明,在世界许多地区,越来越多的人感染了COVID-19,如下面的样本评论所示。证据证实,北美COVID-19病例数量不断增加[8889和欧洲[90],以及对非洲等脆弱大陆的日益关切[91].

印度covid - 19病例迅速增加...我request PM to extend the lockdown to avoid community spread.
(C1325)
尽管感染病例呈指数级增长每3天翻一番,特朗普迫使工人为了经济而冒生命危险…
(C6522)
与其他疾病或事故的比较

我们的研究结果显示,人们将COVID-19与流感(如西班牙流感和H1N1猪流感)和非典等其他疾病进行比较,并与战争等更极端的事件进行比较。然而,尽管一些人倾向于淡化COVID-19的严重性(见C647),但其他人认为它是危险或可怕的(见C922和C45)。研究表明,COVID-19的传播率高于SARS [92]造成的死亡人数超过了SARS和中东呼吸综合征的总和[93],从而成为一种高度传染性和致命的疾病。

这只是另一种流感.那些身体虚弱有健康问题的人与那些身体强壮没有太多健康问题的人的影响是不同的。媒体让事情听起来更糟...
(C647)
我一点也不担心猪流感,一点也不担心埃博拉病毒,一点也不担心寨卡病毒,而是这种病毒我很担心回到一月份.如果我有足够的信息去关注这种病毒,那么他们也一样。我们在应对这种病毒方面落后了一个月,没有任何借口,即使像我这样的外行人在1月份也知道这是事实比我这辈子见过的任何东西都要大...
(C922)
这是一场战争。我们需要保护自己,尽量减少不必要的接触,以避免另一场导致5000万人死亡的西班牙流感……
(C45)
社会心理问题
恐惧的表达和恐慌的购物

根据我们的调查结果,人们对COVID-19感到恐惧或害怕,尽管许多人表达了真正的恐惧(包括那些失去亲人、感染了该疾病或有受感染的家庭成员的人),但其他人将其归因于被媒体进一步放大的恐惧传播。由于这种恐惧,许多人开始抢购,囤积必需品,以便在几天或几周内呆在室内,限制活动,以保证自己和家人的安全。以下是一些示例意见:

当旅行过的人认为covid不会影响他们时,这非常可怕。这种愚蠢的行为和想法将我们所有人置于危险之中。旅行的人请不要到处走动,待在家里。
(C8887)
通过预测可能的死亡人数来制造恐惧。媒体真恶心。
(C5559)
每一个抢购的人都快把我和我的家人逼疯了……我们这一带的人都是恐慌性抢购生活用品.我们没有面条、米饭或任何真正的主食.我们已经几乎没有食物了。我有点害怕。
(C2937)
在家工作的抱怨

此外,疫情引发了在家工作(或远程工作)措施,以促进封锁期间企业的连续性[94],但这可能会对人们的生活方式和幸福产生负面影响。例如,人们发现长期在家工作让人筋疲力尽、无聊、分心,因为家里有孩子。此外,生活在没有稳定电力和强大网络的国家的人们发现在家工作很困难,而且成本更高,因为他们必须为发电机加油,并为相当良好的互联网连接支付更多费用。有证据表明,人们在家工作的时间比在工作地点工作的时间长,原因是难以清晰地划分工作和非工作领域[95],从而导致工作与家庭的冲突和紧张[96].以下是一些示例意见:

你发现在家工作很累吗?你并不孤单。为什么会这样,你又该如何应对呢?
(C11224)
这件事在家工作很烦人.早上4点起床,在男孩醒来之前把事情做完。否则你会花更多的时间无所事事地看动画片
(C9902)
从今天的节目可以很清楚地看到政府是如何与这个问题没有组织或协调的。应该怎样做呢?在经常断电、网络不好的情况下在家工作?
(C8855)
由于生活中断和回顾而产生的挫折

最后,人们普遍对COVID-19造成的生活中断感到沮丧(根据我们的实证发现,这是最重要的问题,如表6).根据我们的发现,这种挫败感主要是由于休闲时间减少,与朋友和家人的互动减少,当局的作为和不作为,以及对即将到来的情况的不确定性,从而导致认知失调[97,缺乏安全感,精神不适[98].人们用反映愤怒、不快乐或悲伤的词汇来表达他们的沮丧,如下面的评论示例所示。研究表明,在COVID-19大流行期间,积极情绪(如幸福感)和生活满意度下降[99].因此,回顾过去,人们怀念(并渴望)大流行前的生活就不足为奇了(见C377)。

我得到我们对现在的处境越来越愤怒.我最喜欢的剧在已经推迟了第11季之后,不得不推迟最后一集……
(C7776)
我们真的生活在这样一个时代,随意的大便比健康、健康和保护生命更重要。权利。无知。自私。一种不可动摇的心态。人性最坏的一面。四月将会是痛苦的一个月。
(C1228)
我等不及这件事结束了。我怀念做指甲的日子。我怀念在我的元素和做我喜欢的创造性的事情.我没有练习的手;我没有工作;我感到很失落。我一月份才拿到执照!
(C377)
社会问题
错误的社会态度

我们的调查结果显示,人们无视预防措施或指导方针(如保持社交距离和旅行指导方针)以遏制COVID-19的传播(见C7218和C1444),以及一些人吃被认为是病毒携带者的动物的习惯(见C4013),对此表示不满和担忧。研究强调了造成遵守公共卫生准则减少的某些因素,如贫穷、经济混乱、缺乏补偿和不信任科学[One hundred.-102].

冠状病毒唯一的好处是它会淘汰我们中间的蠢人——那些不把它当回事,继续在公共场合聚集的人,那些在知道风险的情况下,去海外参加婚礼和其他活动...
(C7218)
英国公众对这场危机的反应是非常可怜的.表明我们是一个有权有势的社会,无法接受别人对我们指手画脚。尴尬的,人们无法遵循简单的指示。
(C1444)
为什么那个人知道怎么做吃这些动物很危险尽管吃吧.是他们没有任何意识,还是只是不负责任的愚蠢的人这样做,那么他们是疯了还是疯了?
(C4013)
家庭暴力

此外,据报告,由于与covid -19有关的封锁,家庭暴力事件增加了,如下面的评论所示。已有证据证实,2019冠状病毒病与全球不断增加的家庭暴力案件之间存在联系[103-107].

自从冠状病毒迫使夫妻一起呆在家里14天或更长时间以来,美国的家庭暴力案件急剧上升。
(C9900)
法国的家庭暴力增加了32%一周后,在巴黎涨幅高达36%
(C13720)
比冠状病毒更让我担心的是那些人的安全和福利被困在家里和施虐者在一起,目睹家庭暴力的儿童而孤独的人则依赖陪伴。呆在家里并不总是更安全。
(C7910)
骚扰

我们的调查结果还发现,来自特定文化、种族或宗教背景的人受到不当骚扰,指责他们传播COVID-19。以下的评论样本揭示了对华人、亚洲人和某些印度部落的公开恐吓和种族主义攻击。这与反中国和反亚洲仇外或种族主义攻击的普遍证据相吻合,尤其是在美国,无论是在身体上还是在社交媒体上[108-113].

...这个超市拒绝把食物卖给中国人!我们不应该再去这家超市了!我们强烈反对针对海外华人的种族歧视!这必须停止!
(C2008)
冠状病毒只教会了我一件事;一些人们都是种族主义者特别是在这个平台上。的数量仇恨、种族主义言论而且滥用我看到了中国人/亚洲人很痛苦
(C5000)
印度人的血液里,呼吸里,以及其他地方都渗透着种族主义。一个米佐女孩面临种族歧视因为每当米佐族女孩经过时,一个女人总是捂着脸。我在孟买的母亲朋友娜迦,被称为冠状病毒在一条空旷的路中间。
(C6660)

解决负面问题的建议干预措施

在本节中,我们提出了一些干预措施,可以帮助解决消极的问题,同时从积极的主题和相关研究证据中汲取见解。这回答了我们的RQ3。

随着封锁和保持身体距离的持续,有健康问题的人应该能够在不去医院的情况下获得医疗照顾。考虑到智能手机的普及和当前的全球数字化浪潮,使用移动、人工智能(AI)、物联网(IoT)和虚拟现实技术的数字干预已被证明在向患者提供远程医疗(或远程保健)方面是有效的[114-119].这是基于我们在创新研究积极的主题(见表7),展示了利用新兴技术创建数字干预措施以应对COVID-19造成的卫生危机的全球研究努力。例如,基于手机传感器(或可穿戴传感器)数据和使用机器学习和深度学习模型的自我报告来检测心理健康问题(如抑郁和焦虑)的移动应用程序,然后指导用户进行治疗程序或治疗,将是大流行期间和之后有用的工具。此外,这些应用程序应该允许用户预约医生、临床医生或治疗师,并在必要时获得远程医疗建议、诊断和治疗。

此外,基于人工智能的数据驱动监测系统可以预测下一次COVID-19暴发的地点,从而提高遏制工作的有效性,从而减缓疾病的传播,降低病死率。此外,开发治疗溶液或治疗方法(见表7)可以通过利用机器学习和深度学习算法来加速。例如,深度学习模型可以用来预测可以阻止病毒复制的化合物,并建议对病毒有效的药物。

为了解决封锁期间的健身问题,体育活动(这是我们研究结果中积极的主题之一)通过移动应用提供个性化反馈的项目或会议将很有帮助。研究表明,基于智能手机的健康项目能显著减轻体重,增加身体活动。120].此外,还迫切需要加强全球卫生保健系统,以应对当前和未来的大流行病,方法是持续不断地对卫生部门进行公共和私人投资,例如为目标人口提供强有力和足够的、易于获得的公共卫生基础设施,以及为每个人提供医疗保险,不论其经济状况如何。

公众意识(这成为我们调查结果中最积极的主题)对于通过向人们提供及时和准确的信息来解决COVID-19引发的消极问题也至关重要,这可以挽救生命。为了以高效的方式和更低的成本接触到更广泛的受众,可以通过移动技术,如移动驱动和语音支持的对话AI代理(或聊天机器人),提供公众意识,并可获得循证和临床验证的资源(例如,公共卫生机构和组织批准的预防或安全措施以及政府批准的政策或指南),可以通过智能手机用母语(并以交互式方式)向人们传递有关COVID-19的准确信息。这些聊天机器人还可以在同一个聊天会话中,将困难的问题发送给健康专家,以获得实时反馈。这将有助于提高人们对这种疾病的了解,包括它与其他传染病的区别,以及如何保护自己和家人不感染COVID-19。此外,人们将获得有效应对散布恐惧、家庭暴力和骚扰的必要信息。已有证据表明,部署多语言聊天机器人以提高公众对COVID-19症状、诊断和预防措施的卫生认识[121].此外,聊天机器人还可以通过代表用户联系适当的安全机构和应急响应团队来应对紧急情况。此外,聊天机器人可以向人们提供基于证据的治疗干预措施,同时在必要时与幕后专家协调。

对于非智能手机用户,公共卫生机构可以与电信公司合作,定期将与covid -19相关的信息以短信的形式直接发送到他们的手机上。社交媒体是另一个平台,通过它,有证据的信息可以与公众分享,但可能被假新闻或虚假信息掩盖,这些信息主要在社交媒体上分享[122].尽管如此,由(或与)知名国际卫生组织(如世界卫生组织)或当地卫生当局在社交媒体平台内管理的与COVID-19相关的官方渠道(其中许多已部署)提供关于COVID-19病例、死亡率以及安全措施和指导方针的准确信息或更新[123124].此外,人们通过这些渠道及时有效地接收基于位置的更新,包括紧急警报。

最后,根据我们的发现(见表7),与家人和朋友联系鼓励精神上的支持,慈善机构通过满足人们的情感、身体和精神需求,帮助缓解他们的沮丧、焦虑和创伤(由于大流行造成的生活中断)。有证据表明,心理急救和精神护理可以促进安全感、冷静感、自我和集体效能感、联系感和希望感,并帮助人们面对和克服恐惧[125].因此,人们应该努力经常与所爱的人沟通和跟进(通过直接的语音、视频电话或社交媒体),鼓励处于困境中的人保持冷静和积极,发现人们的迫切需求并提供必要的帮助,帮助人们找到希望和意义,确保弱势群体的安全和舒适。

移动技术可以在便利获得救济包方面发挥关键作用。例如,移动应用程序可以配置地理定位和多语言功能,帮助人们定位在他们所在的地理区域内提供援助的最近的食品银行和慈善组织。此外,慈善组织可以根据这些应用程序收集的数据,有效地动员和发送救济物品给更多的人,包括身体不适的人。此外,老年人、病人和自我隔离的人可以在请求救济时表明自己的状况,这样他们的物品就可以送到家门口,而不是自己去取。这些应用程序可以进一步与其他当地和国际慈善组织整合,扩大救援工作的覆盖面。志愿者招募也可以通过这些应用程序进行。收集到的使用数据可以进一步实时分析,并使用机器学习或深度学习技术来预测迫切需要帮助的社区。

限制

在这项研究中,我们分析了来自Twitter、Facebook、YouTube和三个论坛的数据。然而,人们可能使用了其他社交媒体平台,如Instagram和本研究未涉及的其他论坛,来传播与COVID-19大流行有关的信息。因此,我们的调查结果可能不能完全反映整个公众在社交媒体上对疫情的看法。尽管如此,为了对公众意见有一个合理广泛的理解,我们分析了超过100万条社交媒体评论,而在许多相关研究中通常只分析了几千条。此外,用于主题分类的主题分析可能更稳健;然而,尽管在实验过程中过滤掉了许多不相关的关键短语,但大量的关键短语使得这个过程非常耗时。因此,引入了饱和水平以及由第二个审查员和编码器对主题类别进行的后续审查和确认,这是一个可以接受的折衷方案。

结论

在本文中,我们利用社交媒体数据探索了COVID-19大流行对全球人民的影响。我们分析了来自6个社交媒体平台的100多万条评论,使用七阶段NLP方法提取候选关键短语,并使用主题分析将其进一步归类为宽泛的主题。我们的结果揭示了34个负面主题,其中15个是与健康有关的问题社会心理问题,社会问题与2019冠状病毒病大流行有关。最主要的健康问题是死亡率增加与其他疾病或事故的比较疾病性质,健康问题,而最主要的社会心理问题是生活中断造成的挫折恐慌购物,表达恐惧.最重要的社会问题是骚扰而且家庭暴力.除了消极的主题,我们的结果中还出现了20个积极的主题。一些积极的主题是公众意识鼓励感激之情清洁的环境在线学习慈善机构精神上的支持,创新研究.我们反思了我们的发现,并根据积极的主题和其他研究证据,建议可以帮助解决健康、心理社会和社会问题的干预措施。

使用移动应用程序、人工智能、物联网和虚拟现实等新兴技术的数字干预将在向舒适的家中的人们提供远程医疗(即远程医疗或远程保健)方面发挥重要作用,包括使他们能够自我管理自己的健康和健康。这将有助于遏制COVID-19和未来传染病的传播,因为许多人将远离医院(或诊所)预约或看医生(或其他卫生保健专业人员),除非绝对有必要去看,从而保证卫生工作者和患者的安全。这些技术还有助于向全球目标受众及时准确地提供有关COVID-19症状、诊断、治疗、预防和安全措施及指南的信息,以及其他相关信息。最后,本文讨论的数字干预措施和其他干预措施有助于满足因大流行造成的破坏而受到创伤或沮丧的人的情感、身体和精神需求。它们还就如何应对当前的COVID-19大流行和未来的大流行向政府、卫生专业人员和机构提供信息。

致谢

这项研究的进行,在一定程度上要感谢加拿大研究椅项目的资助。作者感谢加拿大自然科学和工程研究委员会通过发现补助金提供的支持。他们还感谢达尔豪西大学的DeepSense团队和加拿大计算公司为我们的研究实验提供了计算基础设施。

作者的贡献

OO收集数据,进行实验,分析结果,并撰写手稿。CN、DM、BS、AA收集资料,对主题进行分类,并对稿件进行审稿。RO是研究主管,并审阅了手稿。粮农组织是数据分析师和研究人员,并审阅了手稿。SM是一位精神病学和流行病学研究者,并审阅了手稿。CC是一位临床心理学家,他审阅了手稿。

利益冲突

没有宣布。

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前130个负面主题及其出现频率的优势(灰色椭圆形越大代表优势越大)。

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多媒体附件2

尝试消极的主题。

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多媒体附件3

前130个正面主题及其出现频率的支配性(灰色椭圆形越大表示支配性越强)。

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多媒体附件4

尝试积极的主题。

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人工智能:人工智能
API:应用程序编程接口
物联网:物联网
LDA:潜在狄利克雷分配
NLP:自然语言处理
POS:词性
中移动:研究问题
“非典”:严重急性呼吸系统综合症


C·洛维斯编辑;提交21.07.20;SK Mukhiya、A Sesagiri Raamkumar、X Huang等同行评议;评论作者01.09.20;修订版收到22.10.20;接受25.02.21;发表06.04.21

版权

©Oladapo Oyebode, Chinenye Ndulue, Ashfaq Adib, Dinesh Mulchandani, Banuchitra Suruliraj, Fidelia Anulika Orji, Christine T Chambers, Sandra Meier, Rita Orji。最初发表在JMIR医学信息学(http://medinform.www.mybigtv.com), 2021年4月6日。

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