来源：风云我辈之漫步科研路-头条号

美国微博平台Twitter拥有超过3亿的月用户，越来越多的人使用Twitter来传播公共卫生信息，并使用大众外包的方式获取实时健康数据。昨日德克萨斯大学西南医学中心研究团队 在medRxiv发表了一篇题为“An “Infodemic”: Leveraging High-Volume Twitter Data to Understand Public Sentiment for the COVID-19 Outbreak” 的预印本文章。该文章评估了来自53,196个独立用户的126,049条推文。调查发现：从2020年1月21日开始，与covid -19相关的推文每小时的数量明显增加，最常见的推文标签是coronavirus（新冠状病毒），其次是wuhancoronavirus（武汉新冠病毒），分别出现在82%和13%的推文中。近一半(49.5%)的推文表达了恐惧，近30%表达了惊讶，而这些情绪很多都与中国有关。另外种族歧视推文的频率与新诊断出的COVID-19病例的数量非常接近，具有负面情绪的Twitter与COVID-19疫情的发生率相当。

在病毒流行期间，Twitter被用来跟踪趋势和传播卫生信息。研究人员经常分析Twitter上的数据，以预测流感的传播和其他传染病的实时爆发。比如，2009年研究人员通过分析Twitter关键词和估计实时疾病活动和疾病预防措施，测量了对甲型流感爆发的兴趣演变。在2014年埃博拉病毒疫情爆发期间，Twitter用户发布了来自媒体的相关健康信息，在新闻事件后的24小时内推特活动达到高峰。埃博拉病毒疫情流行后的推文内容分析发现，与埃博拉相关的推文主要围绕风险因素、预防、疾病趋势和同情心等方面。这种关联使得Twitter成为监测新发传染病的潜在工具。2020年1月21日，美国疾控中心启动应急指挥中心，世界卫生组织发布2019年首次冠状病毒疫情报告(covid19)，引起媒体高度关注。Twitter上的内容和情绪在新冠疫情爆发早期阶段是如何变化的，目前还没有相应的调查研究。

德克萨斯大学西南医学中心研究团队对所有在2020年1月14日至28日期间创建或发送消息的Twitter用户进行了详细的调查。他们从53,196名独立用户中总共收集了126,049条推文(其中123,407条是独立的)。最常见的标签是coronavirus（新冠状病毒），其次是wuhancoronavirus（武汉新冠病毒），分别出现在82%和13%的推文中。这些微博共收到114635条回复，1248118条转发，1680253个赞。在我们分析的第一周，covid -19相关的推文数量保持稳定，每小时少于100条。从1月20日开始，每小时推文的数量开始增加，到1月21日达到每小时250条，到2020年1月28日达到每小时1700条的峰值。这一趋势与新确诊的COVID-19例密切相关（图2）。

然后研究人员测量了与感染预防实践、疫苗接种和种族偏见相关的关键词的频率。收集到的推文中包含2,877,816个单词和15,955,720个字符。爆发（outbreak）是出现频率最高的词，达11549次，其他排前十五的单词降序排列是:传播(11290)、健康(9734)、确认(6897)、死亡(5819年)、城市(5662)、报告(5662)、第一次(5431)、世界(5244)、旅行(5049)、医院(4405)、感染(4388)、“非典”(4133)、口罩(3996)、病人(3981)、国家(3885)。具体见图3。

接着研究人员进行了情绪分析，以确定情感效价和主要情绪。他们发现：近49.5%的推文中，恐惧是最常见的情绪表达，话题包括对感染、死亡的恐惧、无法旅行、情绪困扰以及对经济和政治影响的恐惧。[举例:冠状病毒:对病毒的恐惧引发上海口罩短缺，油价跌破60美元，中国对冠状病毒的恐惧加速]。惊讶是29.3%的推特中出现的第二常见情绪。例:武汉病毒比预期的更严重，别忘了戴口罩]。接着是愤怒情绪，并包括政府反应不足、隔离和隔离、供应不足和信息匮乏等主题。[例子:武汉冠状病毒:香港警方与抗议者发生冲突，因为使用住宅区作为隔离站和1100万城市被封锁的愤怒爆发了]。最不常见的主导情绪是悲伤、快乐和厌恶(图4)。另外，与仇外内容或种族偏见相关的推文的数量每天都在增加，与covid19的新病例数保持一致。0.54%的tweets中存在种族偏见(图4)。

在该项研究中，研究人员证明了自2020年1月21日以来，整个推特活动、带有负面情绪的推特以及带有种族歧视内容的显著持续增长。在COVID-19爆发的早期阶段，推文的频率与受感染人数有关。推特主要表现出负面情绪，主要与恐惧、惊讶和愤怒情绪有关。虽然存在虚假信息和社会偏见的推文，但推文也被大量用于传播有价值的公共卫生信息。这些数据可以帮助医学专家和公共卫生官员识别可能减轻情绪和减少错误信息的交流和信息传递类型。

文章来源：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.03.20052936v1