مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

پایش و تحلیل تغییرات ذهنیت افراد جامعه ایرانی در مواجهه با پاندمی کرونا بر مبنای تشخیص رانش مفهوم در جریان داده‌ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.
چکیده
در بررسی وقایع غیرمترقبه و داده‌های متغیر با زمان، توجه به رانش مفهوم برای ارائه یک تحلیل معتبر ضروری می‌باشد. هرچند، پژوهشهای مرتبط با رانش مفهوم، اکثرا به جنبه فنی و تئوری روش‌ها پرداخته و استفاده از این روش‌ها در داده‌های غیر ساخت‌یافتۀ کاربردهای واقعی کمتر مورد توجه قرار گرفته است. هم‌چنین، پژوهش‌های اندکی بطور همزمان تغییر مفهوم در شبکه‌های اجتماعی و ارتباط آن با رویدادهای جهان واقع را در نظر گرفته‌اند. از جمله وقایع غیرمترقبه، اپیدمی بیماری کرونا (با نرخ بالای ابتلا، مرگ و میر، به همراه طبیعت ناشناخته) بود. در این بین، نگرانی‌های جامعه -بویژه در روزهای ابتدایی- در فضای مجازی و در خلال انبوه متون مرتبط با کرونا منعکس شد. در این پژوهش، روشی برای بررسی تغییرات ذهنیت جامعه در جریان داده‌های برخط پیشنهاد می‌دهیم. دادگان این پژوهش، پست‌های شبکه‌های اجتماعی تلگرام، اینستاگرام و توئیتر و متون فارسی خبری مرتبط با کرونا در بازه ۱۰۰ روزه ابتدایی شیوع کروناست. درآنها ویژگی‌های قطبیت نظرات، دیدگاه نسبت به عملکرد مسئولین، و امید را رصد و تحلیل می‌کنیم.  بدین منظور از روشهای آماری توصیفی و روش پیشنهادی تحلیل رانش مفهوم استفاده می‌کنیم. سپس، با تحلیل محتوایی متون کلیدی در نقاط زمانی تغییر مفهوم، به کشف علت تغییر مفاهیم منفی به مثبت، و ارائه راهکارهای موثق به دادگان می‌پردازیم. یافته‌های این پژوهش نشان می‌دهند بطور کلی، مطالب منتشر شده در بازه مورد بررسی با شیب کندی به سمت مفاهیم خنثی و مثبت پیش می‌رود. در مورد ویژگی امید، امیدواری در کل بازه مورد بررسی وجود دارد. همچنین بازه مرتبط با تعطیلات سال نو شمسی یک بازه کلیدی از نظر هر سه ویژگی مورد بررسی است. بررسی متون کلیدی، نشان‌دهنده تأثیرگذاری راهکارهایی همچون تقویت روحیه ملی، ارتقای امکانات درمانی و عدالت در دسترسی به امکانات، از سمت مسئولین، طنزپردازی و توجه به وقایع مناسبتی بمنظور بالا بردن بهداشت روان جامعه است. نتایج این پژوهش نشان می‌دهند که تحلیل داده‌های فضای مجازی و رصد تغییرات ذهنیت افراد در این جریان داده با استفاده از رانش مفهوم، منجر به استخراج اطلاعات مفید برای برنامه‌ریزی آگاهانه‌تر، اطلاع‌رسانی درست‌تر، و ارتقای سلامت روان جامعه می‌گردد؛ که در تصمیم‌گیری‌های کلان و بازگشت آرامش به جامعه راهگشاست.
کلیدواژه‌ها

[1] P. Bastani and M. A. Bahrami, “COVID-19 Related Misinformation on Social Media: A Qualitative Study from Iran.,” J. Med. Internet Res., Apr. 2020.
[2] S. N. Saleh, C. U. Lehmann, S. A. McDonald, M. A. Basit, and R. J. Medford, “Understanding Public Perception of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Social Distancing on Twitter,” Infect. Control Hosp. Epidemiol., Vol. 2019, pp. 1–8, Aug. 2020.
[3] H. Sha, M. Al Hasan, G. Mohler, and P. J. Brantingham, “Dynamic Topic Modeling of the COVID-19 Twitter Narrative Among U.S. Governors and Cabinet Executives,” arxive, No. 2, pp. 2–7, 2020.
[4] C. Ordun, S. Purushotham, and E. Raff, “Exploratory Analysis of Covid-19 Tweets using Topic Modeling, UMAP, and DiGraphs,” arxive, May 2020.
[5] T. Wang, K. Lu, K. P. Chow, and Q. Zhu, “COVID-19 Sensing: Negative Sentiment Analysis on Social Media in China via BERT Model,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 138162–138169, 2020.
[6] H. W. Park, S. Park, and M. Chong, “Conversations and Medical News Frames on Twitter: Infodemiological Study on COVID-19 in South Korea,” J. Med. Internet Res., Vol. 22, No. 5, 2020.
[7] K. Chakraborty, S. Bhatia, S. Bhattacharyya, J. Platos, R. Bag, and A. E. Hassanien, “Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets by Deep Learning Classifiers—A Study to Show How Popularity is Affecting Accuracy in Social Media,” Appl. Soft Comput. J., Vol. 97, No. January, p. 106754, Dec. 2020.
[8] H. Jelodar, Y. Wang, R. Orji, and S. Huang, “Deep Sentiment Classification and Topic Discovery on Novel Coronavirus or COVID-19 Online Discussions: NLP Using LSTM Recurrent Neural Network Approach,” IEEE J. Biomed. Heal. informatics, Vol. 24, No. 10, pp. 2733–2742, 2020.
[9] S. Vijaykumar, G. Nowak, I. Himelboim, and Y. Jin, “Virtual Zika Transmission after the first U.S. Case: Who Said What and How it Spread on Twitter,” Am. J. Infect. Control, Vol. 46, No. 5, pp. 549–557, 2018.
[10] H. Liang, I. C. H. Fung, Z. T. H. Tse, J. Yin, C. H. Chan, L. E. Pechta, B. J. Smith, R. D. Marquez-Lameda, M. I. Meltzer, K. M. Lubell, and K. W. Fu, “How Did Ebola Information Spread on Twitter: Broadcasting or Viral Spreading?,” BMC Public Health, Vol. 19, No. 1, pp. 1–11, 2019.
[11] M. J. Paul, M. Dredze, and D. Broniatowski, “Twitter Improves Influenza Forecasting,” PLoS Curr., pp. 1–12, 2014.
[12] T. R. Berry, J. Wharf-Higgins, and P. J. Naylor, “SARS Wars: An Examination of the Quantity and Construction of Health Information in the News Media,” Health Commun., Vol. 21, No. 1, pp. 35–44, 2007.
[13] P. Breen, J. Kelly, T. Heckman, and S. Quinn, “Mining Pre-Exposure Prophylaxis Trends in Social Media,” in 2016 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2016, pp. 214–221.
[14] J. S. P. Tulloch, R. Vivancos, R. M. Christley, A. D. Radford, and J. C. Warner, “Mapping Tweets to a Known Disease Epidemiology; a Case Study of Lyme Disease in the United Kingdom and Republic of Ireland,” J. Biomed. Informatics X, Vol. 4, No. September, p. 100060, 2019.
[15] J. Ginsberg, M. H. Mohebbi, R. S. Patel, L. Brammer, M. S. Smolinski, and L. Brilliant, “Detecting Influenza Epidemics using Search Engine Query Data,” Nature, Vol. 457, No. 7232, pp. 1012–1014, 2009.
[16] A. Suprem and C. Pu, “EDNA-Covid : A Large-Scale Covid-19 Tweets Dataset Collected with the EDNA Streaming Toolkit” arXiv preprint arXiv:2010.04084 (2020)
[17] C. Pu, A. Suprem, and R. A. Lima, “Challenges and Opportunities in Rapid Epidemic Information Propagation with Live Knowledge Aggregation from Social Media,” In 2020 IEEE Second International Conference on Cognitive Machine Intelligence (CogMI) (pp. 131-140). IEEE.
[18] F. Jafarinejad, M. Rahimi, and H. Mashayekhi, “Tracking and Analysis of Discourse Dynamics and Polarity during the Early Corona Pandemic in Iran,” J. Biomed. Inform., Vol. 121, p. 103862, 2021.
[19] C. Aggarwal, “Data Streams: Models and Algorithms,” Vol. 31. 2007.
[20] G. Ditzler, M. Roveri, C. Alippi, and R. Polikar, “Learning in Nonstationary Environments: A Survey,” IEEE Comput. Intell. Mag., Vol. 10, No. 4, pp. 12–25, 2015.
[21] H.-L. Nguyen, Y.-K. Woon, and W. K. Ng, “A Survey on Data Stream Clustering and Classification,” Knowl. Inf. Syst., Vol. 45, Dec. 2014.
[22] V. Lemaire, C. Salperwyck, and A. Bondu, “A Survey on Supervised Classification on Data Streams,” Lect. Notes Bus. Inf. Process., Mar. 2015.
[23] J. A. Silva, E. R. Faria, R. C. Barros, E. R. Hruschka, A. C. P. L. F. de Carvalho, and J. Gama, “Data Stream Clustering: A Survey,” ACM Comput. Surv., Vol. 46, No. 1, Jul. 2013.
[24] J. Gama, I. Žliobaitun, A. Bifet, M. Pechenizkiy, and A. Bouchachia, “A Survey on Concept Drift Adaptation,” ACM Comput. Surv., Vol. 46, No. 4, Mar. 2014.
[25] G. I. Webb, R. Hyde, H. Cao, H. L. Nguyen, and F. Petitjean, “Characterizing Concept Drift,” Data Min. Knowl. Discov., Vol. 30, No. 4, pp. 964–994, 2016.
[26] W. Fan and A. Bifet, “Mining Big Data: Current Status, and Forecast to the Future,” ACM SIGKDD Explor. Newsl., Vol. 16, pp. 1–5, Jan. 2014.
[27] I. Žliobaitė, “Learning Under Concept Drift: an Overview.” Technical report, Vilnius University, 2010.
[28] A. Haque, L. Khan, and M. Baron, Semi Supervised Adaptive Framework for Classifying Evolving Data Stream, Vol. 9078. 2015.
[29] G. Krempl, I. Žliobaite, D. Brzeziński, E. Hüllermeier, M. Last, V. Lemaire, T. Noack, A. Shaker, S. Sievi, M. Spiliopoulou, and J. Stefanowski, “Open Challenges for Data Stream Mining Research,” SIGKDD Explor. Newsl., Vol. 16, No. 1, pp. 1–10, Sep. 2014.
[30] M. A. Patil, S. Kumar, S. Kumar, and M. Garg. “Concept drift Detection for Social Media: A survey”. In 2021 3rd international conference on advances in computing, communication control and networking (ICAC3N) (pp. 12-16). IEEE, Dec. 2021.
[31] E. Susi, and A. P. Shanthi, “Sentiment Drift Detection and Analysis in Real Time Twitter Data Streams.” Computer Systems Science & Engineering, Vol. 45, No. 3, pp. 3231-3246, 2023.
[32] T. Uchida, and K. Yoshida. “Concept Drift in Japanese COVID-19 Infection Data.” Procedia Computer Science, Vol. 207, pp. 380-387, 2022.
[33] Y. Xu, and K. Wilson, “Early Alert Systems During a Pandemic: A Simulation Study on the Impact of Concept Drift.” LAK21: 11th International Learning Analytics and Knowledge Conference. 2021.
[34] C. Duckworth, F. P. Chmiel, D. K. Burns, Z. D. Zlatev, N. M. White, T. W. Daniels, ... and M. J. Boniface, “Using Explainable Machine Learning to Characterise Data Drift and Detect Emergent Health Risks for Emergency Department Admissions During COVID-19.” Scientific reports 11.1 (2021): 1-10.
[35] M. Müller, and M.  Salathé, “Adressing Machine Learning Concept Drift Reveals Declining Vaccine Sentiment During the COVID-19 Pandemic.” arXiv preprint arXiv:2012.02197, 2020.
[36] M. Jantscher, and R. Kern. “Causal Investigation of Public Opinion during the COVID-19 Pandemic via Social Media Text.” In Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference, pp. 211-226, 2022.
[37] A. Umair, and Masciari, E. “Sentimental and Spatial Analysis of Covid-19 Vaccines Tweets.” Journal of Intelligent Information Systems, Vol. 60, No. 1, pp. 1-21, 2023.
[38] L. Baier, N. Kühl, J. Schöffer, and G. Satzger, “Utilizing concept drift for measuring the effectiveness of policy interventions: The case of the COVID-19 pandemic.” arXiv preprint arXiv:2012.03728 (2020).
[39] A. Bechini, A. Bondielli, P. Ducange, F. Marcelloni, and A. Renda. “Addressing Event-Driven Concept Drift in Twitter Stream: a Stance Detection Application.” IEEE Access, Vol. 9, pp. 77758-77770, 2021.
[40] J. Lu, A. Liu, F. Dong, F. Gu, J. Gama, and G. Zhang, “Learning Under Concept Drift: A Review,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., pp. 1–1, 2018.
[41] F. Bayram, B. S. Ahmed, & A. Kassler, A. “From Concept Drift to Model Degradation: An Overview on Performance-Aware Drift Detectors.” Knowledge-Based Systems, Vol. 245, 108632, 2022.
[42] J. Gama, P. Medas, G. Castillo, and P. Rodrigues, “Gama J., Medas P., Castillo G., Rodrigues P. (2004) Learning with Drift Detection. Advances in Artificial Intelligence – SBIA 2004. Lecture Notes in Computer Science, vol 3171. Springer, Berlin, Heidelberg. 2004, pp. 286–295.
[43] I. Frías-Blanco, J. d. Campo-Ávila, G. Ramos-Jiménez, R. Morales-Bueno, A. Ortiz-Díaz, and Y. Caballero-Mota, “Online and Non-Parametric Drift Detection Methods Based on Hoeffding’s Bounds,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., Vol. 27, No. 3, pp. 810–823, 2015.
[44] R. S. M. Barros and S. G. T. C. Santos, “A Large-Scale Comparison of Concept Drift Detectors,” Inf. Sci. (Ny)., Vol. 451–452, February 2019, pp. 348–370, 2018.
[45] W. Hoeffding, “Probability Inequalities for Sums of Bounded Random Variables,” The collected works of Wassily Hoeffding, 1994, pp. 409-426.
[46] A. Shokri, G. Moradi, B. Piroozi, et al. “Perceived Stress due to COVID-19 in Iran: Emphasizing the Role of Social Networks.” Med J Islam Repub Iran, pp. 34-55, 2020.
[47] Paykani, G. D. Zimet, R. Esmaeili, A. R. Khajedaluee, and M. Khajedaluee, “Perceived Social Support and Compliance with Stay-at-Home Orders During the COVID-19 Outbreak: Evidence from Iran.,” BMC Public Health, Vol. 20, No. 1, p. 1650, Nov. 2020.