ツイートを使用してリアルタイムの食糧不足を予測する(Using tweets to predict real-time food shortages)

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2022-04-11 ペンシルベニア州立大学(PennState)

ペンシルベニア州立大学とカタールのハマド・ビン・ハリファ大学の研究者によると、Twitter上のつぶやきで表現された感情や情緒は、パンデミック、戦争、自然災害によるサプライチェーンの混乱が食糧不足につながる可能性がある場所を評価するためにリアルタイムで使用することができます。
研究者らは、COVID-19パンデミックの初期に米国の特定の州で、怒り、嫌悪、恐怖を表現した食糧安全保障関連のツイートが、実際の食糧不足と強い相関関係があることを発見しました。これらの知見は、食料安全保障の介入が最も必要な場所を特定するための低コストの早期警告システムを開発するために利用できる可能性があると、研究者は述べています。

<関連情報>

パンデミック時の食糧不足とTwitterの感情 Food insufficiency and Twitter emotions during a pandemic

Stephan J. Goetz,Connor Heaton,Muhammad Imran,Yuxuan Pan,Zheng Tian,Claudia Schmidt,Umair Qazi,Ferda Ofli,Prasenjit Mitra First published: 03 April 2022
doi.org/10.1002/aepp.13258

ツイートを使用してリアルタイムの食糧不足を予測する(Using tweets to predict real-time food shortages)
図1.世界と米国の食料不足関連のツイート。食料安全保障/不安は、補足資料の表S1の用語に基づく
Source: Qazi et al., 2020 and authors

Abstract

The COVID-19 pandemic initially caused worldwide concerns about food insecurity. Tweets analyzed in real-time may help food assistance providers target food supplies to where they are most urgently needed. In this exploratory study, we use natural language processing to extract sentiments and emotions expressed in food security-related tweets early in the pandemic in U.S. states. The emotion joy dominated in these tweets nationally, but only anger, disgust, and fear were also statistically correlated with contemporaneous food insufficiency rates reported in the Household Pulse Survey; more nuanced and statistically stronger correlations are detected within states, including a negative correlation with joy.

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