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新冠肺炎大流行期间，全球对话的起落和情绪的转变( Rise and fall of the global conversation and shifting sentiments during the COVID-19 pandemic )
Zhang, Xiangliang Yang, Qiang Albaradei, Somayah Lyu, Xiaoting Alamro, Hind Salhi, Adil Ma, Changsheng Alshehri, Manal Jaber, Inji Ibrahim Tifratene, Faroug
社交媒体（如Twitter）一直是公共卫生监测的一个非常受欢迎的工具。2019年新型冠状病毒病（新冠肺炎）是通过互联网连接的世界经历的第一次流行病。我们分析了2020年3月1日至5月15日期间收集的1.05亿条推文，以及2020年1月20日至5月15日期间汇编的微博消息，涵盖六种语言（英语、西班牙语、阿拉伯语、法语、意大利语和汉语），代表了全球约24亿公民。为了检查疫情期间细粒度的情绪，我们基于深度学习语言模型构建了机器学习分类模型，以识别社交媒体关于新冠肺炎的对话中的情绪，包括积极的表情（乐观、感谢和同情）、消极的表情（悲观、焦虑、悲伤、恼火和否认），以及以前从未探索过的复杂表情--开玩笑。我们的分析表明，所有六种语言的社交媒体关于这一流行病的对话量迅速增加，缓慢下降。这一热潮是由经济崩溃和除中文以外的所有六种语言所属地区的限制措施共同引发的，在那里，只有中文推动了对话。随着疫情被提升到流行病状态，所有被分析语言的推特传达了非常相似的情绪状态，包括随着谈话量激增，由开玩笑和焦虑/悲观/恼火混合而主导的情绪，并转向积极状态（乐观、感谢和同情）的普遍增加，随着疫情得到控制，阿拉伯语推特表达了最强烈的情绪。
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