Authors:
Ferenc Béres ELKH Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Budapest Hungary; ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) Budapest Magyarország
Eötvös Loránd University Budapest Hungary; Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest Magyarország

Search for other papers by Ferenc Béres in
Current site
Google Scholar
PubMed
Close
,
Rita Csoma ELKH Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Budapest Hungary; ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) Budapest Magyarország
Budapest University of Technology and Economics Budapest Hungary; Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest Magyarország

Search for other papers by Rita Csoma in
Current site
Google Scholar
PubMed
Close
,
Tamás Michaletzky ELKH Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Budapest Hungary; ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) Budapest Magyarország
Eötvös Loránd University Budapest Hungary; Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest Magyarország

Search for other papers by Tamás Michaletzky in
Current site
Google Scholar
PubMed
Close
, and
András Benczúr ELKH Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Budapest Hungary; ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) Budapest Magyarország

Search for other papers by András Benczúr in
Current site
Google Scholar
PubMed
Close
Open access

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.

  • 1

    Feldman, R. (2013) Techniques and applications for sentiment analysis. Communications of the ACM, Vol. 56. No. 4. pp. 82–89.

  • 2

    Gaál, P., Joó, T., Palicz, T., Pollner, P., Schiszler, I., & Szócska, M. (2021) Adattudományi innováció az egészségügy környezeti kihívásainak kezelésében: a nagy adatállományok hasznosításának jelentősége és lehetőségei a járványkezelésben. Scientia et Securitas, Vol. 2. No. 1. pp. 2–11.

  • 3

    Klimiuk, K., Czoska, A., Biernacka, K., & Balwicki, Ł. (2021) Vaccine misinformation on social media–topic-based content and sentiment analysis of Polish vaccine-deniers’ comments on Facebook. Human Vaccines & Immunotherapeutics, Vol. 17. No. 7. pp. 2026–2035.

  • 4

    Melton, C. A., Olusanya, O. A., Ammar, N., & Shaban-Nejad, A. (2021) Public sentiment analysis and topic modeling regarding COVID-19 vaccines on the Reddit social media platform: A call to action for strengthening vaccine confidence. Journal of Infection and Public Health, Vol. 14. No. 10. pp. 1505–1512.

  • 5

    Mitra, T., Counts, S., & Pennebaker, J. W. (2016) Understanding anti-vaccination attitudes in social media. Tenth International AAAI Conference on Web and Social Media, Vol. 10. No. 1. pp. 269–278.

  • 6

    Muric, G., Wu, Y., & Ferrara, E. (2021) COVID-19 vaccine hesitancy on social media: Building a public twitter dataset of anti-vaccine content, vaccine misinformation and conspiracies. arXiv preprint arXiv:2105.05134.

  • 7

    Ng, L. H. X., & Carley, K. (2021) Flipping stance: Social influence on bot’s and non bot’s COVID vaccine stance. arXiv preprint arXiv:2106.11076

  • 8

    Salathé, M., & Khandelwal, S. (2011) Assessing vaccination sentiments with online social media: implications for infectious disease dynamics and control. PLoS Computational Biology, Vol. 7. No. 10. e1002199.

  • 9

    Steffens, M. S., Dunn, A. G., Leask, J., & Wiley, K. E. (2020) Using social media for vaccination promotion: Practices and challenges. Digital Health, Vol. 6. https://doi.org/10.1177/2055207620970785

  • Collapse
  • Expand
The author instructions are available in separate PDFs.
Please, download the Hungarian version from HERE, the English version from HERE.
The Submissions templates are available in MS Word.
For articles in Hungarian, please download it from HERE and for articles in English from HERE.
 

Editor-in-Chief:

  • Tamás NÉMETH 
    (Institute for Soil Sciences and Agricultural Chemistry, Centre for Agricultural Research
    Budapest, Hungary)

Managing Editor:

  • István SABJANICS (Ministry of Interior, Budapest, Hungary)

Editorial Board:

  • Valéria CSÉPE (Research Centre for Natural Sciences, Brain Imaging Centre)
  • János JÓZSA (Budapest University of Technology and Economics)
  • Melinda KOVÁCS (Hungarian University of Agriculture and Life Sciences (MATE))
  • Miklós MARÓTH (Eötvös Loránd Research Network)
  • Charaf HASSAN (Budapest University of Technology and Economics)
  • Zoltán GYŐRI (Hungaricum Committee)
  • József HALLER (University of Public Service)
  • Attila ASZÓDI (Budapest University of Technology and Economics)
  • Zoltán BIRKNER (National Research, Development and Innovation Office)
  • Tamás DEZSŐ (Migration Research Institute)
  • Imre DOBÁK (University of Public Service)
  • András KOLTAY (National Media and Infocommunications Authority)
  • Gábor KOVÁCS (University of Public Service)
  • József PALLO (University of Public Service)
  • Marcell Gyula GÁSPÁR (University of Miskolc)
  • Judit MÓGOR (Ministry of Interior National Directorate General for Disaster Management)
  • István SABJANICS (Ministry of Interior)
  • Péter SZABÓ (Hungarian University of Agriculture and Life Sciences (MATE))
  • Miklós SZÓCSKA (Semmelweis University)

Ministry of Interior
Science Strategy and Coordination Department
Address: H-2090 Remeteszőlős, Nagykovácsi út 3.
Phone: (+36 26) 795 906
E-mail: scietsec@bm.gov.hu

DOAJ

2020  
CrossRef Documents 13
CrossRef Cites 0
CrossRef H-index 0
Days from submission to acceptance 247
Days from acceptance to publication 229
Acceptance Rate 36%

Publication Model Gold Open Access
Submission Fee none
Article Processing Charge none

Scientia et Securitas
Language Hungarian
English
Size A4
Year of
Foundation
2020
Volumes
per Year
1
Issues
per Year
4
Founder Academic Council of Home Affairs and
Association of Hungarian PhD and DLA Candidates
Founder's
Address
H-2090 Remeteszőlős, Hungary, Nagykovácsi út 3.
H-1055 Budapest, Hungary Falk Miksa utca 1.
Publisher Akadémiai Kiadó
Publisher's
Address
H-1117 Budapest, Hungary 1516 Budapest, PO Box 245.
Responsible
Publisher
Chief Executive Officer, Akadémiai Kiadó
ISSN ISSN 2732-2688

Monthly Content Usage

Abstract Views Full Text Views PDF Downloads
Jun 2022 0 32 13
Jul 2022 0 26 28
Aug 2022 0 15 16
Sep 2022 0 16 20
Oct 2022 0 11 29
Nov 2022 0 11 20
Dec 2022 0 0 0