Emotionale Tweets sagen Impfzahlen voraus

Twitter: zuverlässiger Gradmesser für Impfbereitschaft der Gesellschaft (Foto: pixabay.de/joshborup)

New York (pte005/17.05.2022/06:15) - Gefühle in Bezug auf COVID-19-Impfungen, ob positiv oder negativ, sagen die folgende Anzahl der Impfungen voraus. Zu dem Ergebnis kommt eine Tweets-Analyse des NYU Courant Institute of Mathematical Sciences http://bit.ly/3sFQnLc und der NYU Grossman School of Medicine http://bit.ly/3yG1CXD . Diese Forschungsergebnisse liefern neue Einblicke zu dem Einfluss, den soziale Medien auf Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit haben.

Stimmungsbarometer gesucht

Die Studie zeigt, dass positive Gefühle in Hinblick auf Impfungen, die auf Twitter geäußert werden, eine Woche später in einer Erhöhung der Impfzahlen in der entsprechenden geografischen Region münden. Negative Gefühle auf Twitter hingegen entsprechen in der folgenden Woche Rückgängen bei den Impfzahlen. Für die Untersuchung wurde ein "Real-Time Big Data Analytics Framework" genutzt sowie Sentimentanalyse und NLP-Algorithmen eingesetzt. Das System übernimmt Tweets in Echtzeit und identifiziert Tweets, die mit Impfstoffen in Verbindung stehen. Sie werden dann mittels bestimmter Themen klassifiziert und eine Sentimentalayse durchgeführt, bei der die Tweets in positiv, negativ oder neutral katalogisiert werden.

Laut Megan Coffee, einer der Studienautorinnen, müssen die Impfscheu und die Auswirkungen der sozialen Medien bei ihrem Entstehen und der Verbreitung nachvollzogen werden. "Das ist ein erster Schritt in Richtung der Schaffung eines Barometers, um Stimmungen und Themen in Verbindung mit der Impfscheu zu verfolgen. Laut Anasse Bari, ein weiterer Studienautor, hat die Epidemie mehr Menschen zum Computer gebracht und die Impfscheu die Epidemie geformt. "Wir brauchen Tools wie dieses, um die Auswirkungen der sozialen Medien auf die Impfscheu nachzuverfolgen und zu verstehen. Das gilt für diese Epidemie, aber auch für zukünftige Ereignisse."

"Big Data Analytics Application"

Die Forscher haben eine "Big Data Analytics Application", basierend auf Natural Language Processing (NLP), Sentimentanalyse (SA) und Amazon Web Services (AWS), entwickelt. Dieses Tool ermöglicht es, verschiedene mit einer Impfung in Verbindung stehende Themen zu verfolgen, da sie in Dutzenden von Formulierungen auftauchen. Zu diesen Themen gehören unter anderem Verschwörung, Angst, Health Freedom, natürliche Alternativen, Nebenwirkungen, Sicherheit, Vertrauen/Misstrauen, Impfstoff-Hersteller, etablierte Quellen und Zögerlichkeit. Diese Themen und zugehörige Formulierungen erlauben es den Forschern, der Impfung Sentiment-Scores zuzuweisen - positiv, negativ oder neutral.

Zusätzlich hat das Team mit dem Institute of Electrical and Electronic Engineers Dataport http://ieee.org einen häufig eingesetzten Datensatz genutzt, der die Sentiment-Scores der Tweets zum Coronavirus je nach geografischer Lage in den USA markiert. Der analysierte Datensatz umfasst mehr als 23.000 mit der Impfung in Verbindung stehenden Tweets für den Zeitraum 20. März bis 20. Juli 2021. Die Forscher haben in der Folge auch von Staat zu Staat die täglich übermittelten Impfzahlen untersucht. Die Forschungsergebnisse wurden in "Clinical Infectious Diseases" veröffentlicht.

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