パンデミック宣言の前後で従来メディアと
SNSに流れる情報に起きた変化を検証する

パンデミック宣言の前後で従来メディアとSNSに流れる情報に起きた変化を検証する

Investigation on how the topics of information regarding the novel coronavirus（COVID-19） in newspapers and Twitter differed, how the topics in relation to COVID-19 of newspapers and Twitter users changed before and after the WHO pandemic declaration.

新型コロナウイルス危機で巻き起こされた従来メディアおよびソーシャルメディアでの情報の過剰な流れを称してWHOはインフォデミック = info＋demic（情報のパンデミック）と呼びました。このプロジェクトではWHOのパンデミック宣言の前と後で、どのように情報伝達が変化したかを検証します。そのために、1万もの新聞記事と16万件のツイッター投稿を、自然言語処理などの手法を用いて解析します。このプロジェクトの研究の成果はオープンアクセス論文誌において英文で出版し、世界中の様々な研究に貢献することを目指します。

The WHO has been labelling this outbreak as a dangerous infodemic so this study aims at providing analysis results that will concisely present an accurate and objective view of the types of topics in traditional and social media. The purpose of this study is to examine the way mediated content about the novel coronavirus（COVID-19）outbreak fluctuated in the Japanese information environment before and after the pandemic declaration by the WHO. Results will be published in open access journals and aims at providing governments with new insight on resolving the discontent towards lack of information and suspicion.

Project Name

新型コロナインフォデミック：トピックモデルを用いたメディア内容分析
The COVID-19 Infodemic：Analysis of COVID-19 Japanese Media Related Content by Topic Modeling

Keywords

COVID-19、ツイッター、新聞、トピックモデル、自然言語処理
COVID-19, topicmodels, Twitter, newspapers, natural language processing

Collaborators

大茂矢 由佳・人文社会ビジネス科学学術院
Omoya Yuka, Graduate School of Business Sciences, Humanities and Social Sciences

Project Web Site

https://icrhs.tsukuba.ac.jp/covid19research/

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Contact

mkaigo [at] japan.tsukuba.ac.jp