COVID Vaccine Sentiment Dashboard based on Twitter Data
Authors: Béres Ferenc , Csoma Rita , Michaletzky Tamás , Benczúr András 
Published: April 2022

Summary. We developed an interactive dashboard that collects Twitter
information relevant to COVID vaccines and analyzes their sentiment based on
time, geolocation and type of the information source. Vaccine skepticism is a
controversial topic with a long history that became more important than ever
with the Covid-19 pandemic. Only a year after the first international cases were
registered, multiple vaccines were developed and passed clinical testing.
Besides the challenges of development, testing and logistics, another factor in
the fight against the pandemic are people who are hesitant to get vaccinated, or
even state that they will refuse any vaccine offered to them. In the paper, we
demonstrate the use of the dashboard to assess changes in sentiment towards
vaccination and identify possible events that affect the public view.

Összefoglalás. Kidolgoztunk egy interaktív dashboard alkalmazást,
amely összegyűjti a COVID vakcinákkal kapcsolatos Twitter-kommunikációt, és
elemzi a vakcinákkal kapcsolatos attitűd időbeli változását, a földrajzi hely és
az információforrás típusa alapján. A vakcina-szkepticizmus régóta megosztó
téma. Az oltások népszerűsítése, az oltásellenes hangok hatásának csökkentése
minden eddiginél fontosabbá vált a COVID–19 világjárvánnyal. Alig egy évvel az
első nemzetközi esetek regisztrálása után több oltóanyagot fejlesztettek ki,
amelyek klinikai teszteken mentek keresztül. A fejlesztés, a tesztelés és a
logisztika kihívásai mellett a járvány elleni küzdelem legfontosabb tényezője
azon emberek meggyőzése lett, akik haboznak az oltás felvételével kapcsolatban,
vagy akár kijelentik, hogy megtagadják a számukra felajánlott vakcinákat. A
cikkben bemutatjuk a közösségimédia-elemzés használatát az oltással kapcsolatos
érzések változásának felmérésére és a nyilvánosságot befolyásoló lehetséges
események azonosítására.

2021. január 24. és július 31. között a Twitter publikus interfészén elérhető
adatokat gyűjtöttünk a „vaccine”, „vaccination”, „vaccinated”, „vaxxer”,
„vaxxers”, „#CovidVaccine”, „covid denier”, „pfizer”, „moderna”, „astra” és
„zeneca”, „sinopharm”, „szputnyik” kulcsszavak használatával, néhány negatív
szűrő mellett, hogy csökkentsük a témához nem illő tartalmak mennyiségét. A
közvélemény felmérésének fő technikai eszköze a hangulatelemzés volt, amelyet
egy nyílt forráskódú eszköztárral végeztünk, amely hat nyelven előre betanított
modelleket tartalmazott. A tartalmakat földrajzi hely és a Twitter-fiók típusa
alapján is megkülönböztettük.

A hangulatelemzés során egy adott szöveg szerzőjének véleményét természetes
nyelvet feldolgozó eszközök segítségével a negatívtól a pozitív véleményig
terjedő hangulatpontszámmal értékeltük.

Összességében a Modernával kapcsolatban találtuk a legpozitívabb, a Sinopharmmal
a legnegatívabb véleményeket, bár ezek között nagy a földrajzi különbség.
Például Európa a legnegatívabb az AstraZenecával és az (angol nyelvű) Ázsia a
Sinopharmmal szemben. Az orvosszakértők véleménye a legpozitívabb, a nem a
fősodorba tartozó médiaszerzők pedig a legnegatívabbak az összes vakcinával
kapcsolatban. A különböző vakcinák tevékenységének földrajzi megoszlása szorosan
követi a vakcinák megoszlását, például a keleti vakcinák esetében több a spanyol
nyelvű és ázsiai tartalom.

Eszközünket az AstraZeneca és a Pfizer-BioNTech vakcinákhoz kapcsolódó események
követésével is bemutattuk, a kommunikáció mennyisége és hangulata alapján.
Sikerült azonosítani azokat az eseményeket, amelyek az üzenetek számának
csúcspontját vagy a hangulatváltozást okozták.