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video in tempo reale AI-permesso a di sociale-media delle opinioni pubbliche sulla vaccinazione COVID-19

L'assalto violento della pandemia COVID-19, la caccia per una droga ed il riusciti sviluppo ed amministrazione di un vaccino ha urtato la gente smisuratamente universalmente. La disponibilità della tecnologia attuale permette ad uno di ricercare e valutare gli atteggiamenti della gente in queste circostanze di prova. I risultati sono impiegati generalmente per stimare la loro inclinazione della gente l'umore e verso le polizze e le decisioni.

Figura 2: Il sentimento settimanale fatto la media di Facebook tende per (a) il Regno Unito e (b) gli Stati Uniti

Il sentimento settimanale fatto la media di Facebook tende per (a) il Regno Unito e (b) gli Stati Uniti. Credito di immagine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.12.08.20246231v1.full.pdf

Specificamente, tali studi sull'atteggiamento pubblico egualmente contribuiscono a capire e sviluppare la fiducia del riferimento in vaccini. Gli analisti tengono la carreggiata il discorso pubblico online sulle piattaforme quali le piattaforme di Twitter e di Facebook. Può contribuire a categorizzare ed informare lo sviluppo dell' impegno livello demografico e delle strategie adattate di comunicazioni per promuovere la diversità e l'inclusione nelle campagne della vaccinazione.

Un gruppo interdisciplinare ha usato ad un approccio (AI) basato a intelligenza artificiale per guardare ed analizzare l'opinione pubblica di sociale-media verso le vaccinazioni COVID-19. Il gruppo ha valutato il contenuto di Twitter e di Facebook sulla vaccinazione COVID-19 ed ha pubblicato l'opera nella pubblicazione preliminare server.* del medRxiv

Gli autori hanno trovato un sentimento positivo, negativo e neutrale fatto la media camice nel Regno Unito per essere 58%, 22% e 17%, confrontati a 56%, a 24% e a 18% negli Stati Uniti, rispettivamente. Egualmente trovano i sentimenti negativi fatti la media simile camice, su entrambe le piattaforme: per il Regno Unito è 22,50% e per gli Stati Uniti, è 24,10%.

In questo studio, gli autori trovano che lo studio lungo nove mese mostra l'opinione pubblica positiva fatta la media verso la vaccinazione COVID-19. Trovano che i paletti e cinguettano riflettono che il Regno Unito e le opinioni sociali dei media degli Stati Uniti stanno evolvendo, con sia le comprensioni complementari che di contrapposizioni derivate da queste due piattaforme.

Precedentemente, i governi hanno contato sulle indagini per le informazioni. I dati accurati sull'opinione pubblica erano difficili da verificarsi. I dati soffrono solitamente dalle piccole dimensioni del campione, dalle domande chiuse e dalla granularità Spatio-temporale limitata. Per sormontare queste emissioni, i dati sociali di media sono impiegati. Aumentano i numeri e permettono alle analisi in tempo reale delle opinioni pubbliche e degli atteggiamenti con considerevole granularità Spatio-temporale.

In particolare, c'è potenziale non sfruttato significativo nell'attingere l'analisi AI-permessa a di sociale-media per informare la ricerca di ordine pubblico.„

Per setacciare fuori le informazioni dai media sociali, le tecniche di AI stabilite, quale l'apprendimento automatico (ML), in profondità imparare (DL) e trattamento del linguaggio naturale (NLP) sono impiegate. Poiché i dati sociali di media sono principalmente non strutturati, sono favorevoli agli argomenti ed ai sentimenti dell'estratto dai paletti sociali di media facendo uso di queste tecniche.

L'analisi comprende categorizzare i sentimenti nelle opinioni soggettive dal testo, dall'audio e dal video per ottenere le polarità e gli stati di animo verso gli argomenti dell'obiettivo, i temi, o gli aspetti differenti di interesse. In un approccio complementare, la rilevazione di posizione del `' è usata, dove un posizione-contrassegno (favorevole, contro, nessuno) è definito ad un paletto. Il paletto non può riferirsi o persino citare ad un'opinione sull'obiettivo predeterminato specifico (che è allo studio). Tuttavia, il paletto può riflettere il sentimento della persona.

La metà la popolazione del mondo è attiva sui media sociali, includenti più di 70% della popolazione degli Stati Uniti e del Regno Unito. L'attività online egualmente è aumentato significativamente durante la pandemia; per esempio, da >37% per Facebook.

Questo studio utilizza le piattaforme sociali di media più popolari e più rappresentative - Twitter e Facebook - nella lingua inglese. Il Facebook invia e cinguetta inviato nel Regno Unito e gli Stati Uniti dal 1° marzo al 22 novembre 2020 sono usati. Per questo studio, oltre 158 milioni cinguetta sono idratati ed utilizzati per l'analisi.

Gli autori hanno osservato che la differenza fra le tendenze positive e negative fatte la media di sentimento era più pronunciata su Facebook che Twitter. Interessante, Twitter sembra essere influenzato negativamente. Questi sentimenti si riferiscono alle apprensioni ed alle preoccupazioni intorno alle more o alle pause pubbliche nelle prove vaccino, nella sicurezza vaccino, nelle società per azioni e nei governi che influenzano la disponibilità vaccino e radrizza l'esclusività per i vantaggi economici.

Gli autori illustrano graficamente i sentimenti di Twitter e di Facebook (in termini di positivo, negativo e posizione di folle). Osservano e discutono i sentimenti positivi, negativi e neutrali chiave di urto di eventi e mappano le tendenze temporali.

Egualmente mostrano la mappatura Geo-spaziale dei sentimenti agli stati negli Stati Uniti e nel Regno Unito. Gli autori trovano che i sentimenti verso la vaccinazione COVID-19 erano:

  1. Quantità negativa nell'ovest e nel Midwest del paese, vale a dire: L'Idaho, Kansas, New Hampshire, la Virginia dell'Ovest, Alabama
  2. Positivo nell'est, vale a dire, Maine, Colorado, Georgia, Hawai
  3. Cornovaglia, Risonanza, Sussex orientale, Surrey e Dorset tutto in Inghilterra e Aberdeenshire, Angus e Stirlingshire tutto in Scozia
  4. La maggior parte del sentimento negativo a Sussex, Somerset, North Yorkshire e Durham ad ovest, tutta in Inghilterra.

In conclusione, questo studio mostra le variazioni temporali ed i rilievi Geo-spaziali nelle opinioni pubbliche sulla vaccinazione COVID-19 nel Regno Unito e negli Stati Uniti.

Identificano l'ottimismo pubblico sopra lo sviluppo del vaccino, l'efficacia e le prove, compreso le preoccupazioni sopra la sicurezza, l'attuabilità economica ed il controllo di società per azioni nel trattamento.

Gli autori discutono le limitazioni del loro studio e le ramificazioni degli eventi (allini, voci, o informazioni false) durante il periodo di studio.

dovuto il molto richiesto per informazioni tempestive ed in maniera fidata circa 2019 - la comunicazione di rischio tecnica del WHO del nCoV ed i gruppi di media del sociale stanno funzionando molto attentamente per tenere la carreggiata e rispondere ai miti ed alle voci.„

Situazione Report-13 del WHO

Ciò è uno studio importante che manifestazioni come l'analisi AI-permessa a fa luce sugli atteggiamenti della gente sui media sociali e valuta nella quale direzione propende. Questo studio aiuta le preoccupazioni degli scettici vaccino di indirizzo e sviluppa la fiducia pubblica richiesta nell'immunizzazione per realizzare lo scopo di immunità del gregge, gli autori scrive.

Avviso *Important

il medRxiv pubblica i rapporti scientifici preliminari che pari-non sono esaminati e, pertanto, non dovrebbero essere considerati conclusivi, guida la pratica clinica/comportamento correlato con la salute, o trattato come informazioni stabilite.

Journal reference:
  • Artificial intelligence-enabled analysis of UK and US public attitudes on Facebook and Twitter towards COVID-19 vaccinations. Amir Hussain, Ahsen Tahir, Zain Hussain, Zakariya Sheikh, Mandar Gogate, Kia Dashtipour, Azhar Ali, Aziz SheikhmedRxiv 2020.12.08.20246231; doi: https://doi.org/10.1101/2020.12.08.20246231
Dr. Ramya Dwivedi

Written by

Dr. Ramya Dwivedi

Ramya has a Ph.D. in Biotechnology from the National Chemical Laboratories (CSIR-NCL), in Pune. Her work consisted of functionalizing nanoparticles with different molecules of biological interest, studying the reaction system and establishing useful applications.

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