Analysis of lockdown perception in the United States during the COVID-19 pandemic.
Analysis of lockdown perception in the United States during the COVID-19 pandemic.
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DOI：
10.1140/epjs/s11734-021-00265-z
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rizzo A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Surano FV;Porfiri M;Rizzo A
全球各地均已采取遏制措施，以遏止COVID-19疫情。在美国，全国不同地区采取了几种形式的封锁，导致了不同的流行病学、社会和经济影响。在这里，我们对Twitter数据集进行了时空分析，该数据集包括2020年1月至5月期间关于封锁的130万条地理定位推文。通过情绪分析，我们将推文分类为表达对封锁的正面或负面情绪，显示受社会经济因素影响，在疫情期间看法发生变化。对推文时间序列的转移熵分析揭示，该国不同地区的情绪并不是独立演变的。相反，它们是由空间相互作用介导的，而空间相互作用也与社会经济因素有关，而且可以说与政治取向有关。这项研究是从高分辨率的在线数据集中分离接受公共卫生干预措施的基础机制的第一步，也是必要的一步。
Containment measures have been applied throughout the world to halt the COVID-19 pandemic. In the United States, several forms of lockdown have been adopted in different parts of the country, leading to heterogeneous epidemiological, social, and economic effects. Here, we present a spatio-temporal analysis of a Twitter dataset comprising 1.3 million geo-localized Tweets about lockdown, from January to May 2020. Through sentiment analysis, we classified Tweets as expressing positive or negative emotions about lockdown, demonstrating a change in perception during the course of the pandemic modulated by socio-economic factors. A transfer entropy analysis of the time series of Tweets unveiled that the emotions in different parts of the country did not evolve independently. Rather, they were mediated by spatial interactions, which were also related to socio-ecomomic factors and, arguably, to political orientations. This study constitutes a first, necessary step toward isolating the mechanisms underlying the acceptance of public health interventions from highly resolved online datasets.
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