背景:COVID-19 是近代历史上对人类医疗保健、经济和社会的最大威胁之一。到目前为止,尚无缓解迹象,也没有被证实有效的治疗方法。疫苗接种是预防新型冠状病毒的主要生物医学措施。然而,社交媒体上反映的公众偏见或情绪可能会对实现群体免疫的进程产生重大影响。目的:本研究旨在使用机器学习方法提取 Twitter 上与 COVID-19 疫苗接种相关的主题和情绪。方法:我们在 2020 年 1 月至 10 月期间从澳大利亚 Twitter 用户那里收集了 31,100 条包含 COVID-19 疫苗相关关键词的英文推文。具体来说,我们通过可视化高频词云和词元之间的相关性来分析推文。我们建立了一个潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题模型来识别大量推文样本中经常讨论的主题。我们还进行了情绪分析,以了解澳大利亚与 COVID-19 疫苗接种相关的整体情绪和情感。结果:我们的分析确定了 3 个 LDA 主题:(1)对 COVID-19 及其疫苗接种的态度,(2)提倡针对 COVID-19 的感染控制措施,以及(3)对 COVID-19 控制的误解和抱怨。所有推文中近三分之二的情绪表达了对 COVID-19 疫苗的积极公众看法;约三分之一是负面的。在 8 种基本情绪中,信任和期待是推文中观察到的两种突出的积极情绪,而恐惧是最主要的负面情绪。结论:我们的研究结果表明,澳大利亚的一些 Twitter 用户支持针对 COVID-19 的感染控制措施并驳斥了错误信息。然而,那些低估了 COVID-19 的风险和严重性的人可能会用阴谋论来合理化他们对 COVID-19 疫苗接种的立场。我们还注意到,公众的积极情绪水平可能不足以将疫苗接种覆盖率提高到足够高的水平以实现疫苗诱导的群体免疫。各国政府应了解公众对COVID-19和COVID-19疫苗接种的看法和情绪,并在支持COVID-19疫苗的开发和临床管理之外实施有效的疫苗接种推广计划。
本文回顾了人工智能 (AI) 在心理健康领域的整个应用范围及其在心理健康中的积极作用。人工智能在心理健康护理方面有着巨大的潜力,本文从多个方面进行了探讨。本文首先定义了人工智能及其在心理健康领域的应用范围。然后,本文探讨了人工智能的各个方面,如机器学习、监督机器学习、无监督机器学习以及人工智能的其他方面。本文讨论了人工智能在神经退行性疾病、智力障碍和癫痫等各种精神疾病中的作用,以及人工智能在心理健康障碍的意识、诊断和干预中的作用。本文还强调了人工智能在积极情绪调节中的作用及其对精神分裂症、自闭症谱系障碍和情绪障碍的影响。本文还讨论了基于人工智能的方法的局限性,以及在心理健康领域基于人工智能的方法需要具有文化意识,采用结构化的灵活算法,并意识到人工智能可能出现的偏见。本文还探讨了在心理健康领域使用人工智能可能出现的道德问题。
摘要:情绪是人类生活中不可分割的一部分。自动情绪识别可广泛应用于脑机接口。本研究提出了一种基于深度学习和模糊网络相结合的脑电信号自动情绪识别新模型,可以识别两种不同的情绪:积极和消极。为了实现这一目标,我们编制了一个基于脑电信号音乐刺激的标准数据库。然后,为了处理过拟合现象,使用生成对抗网络来扩充数据。生成对抗网络的输出被输入到所提出的模型中,该模型基于具有 2 型模糊激活函数的改进深度卷积网络。最后,在两个单独的类中,对两种积极情绪和两种消极情绪进行分类。在这两类的分类中,所提出的模型实现了 98% 以上的准确率。此外,与以前的研究相比,所提出的模型表现良好,可用于未来的脑机接口应用。
Twitter 是一个在线微博和社交网络平台,用户可以撰写简短的消息(称为推文)。它拥有超过 3.3 亿注册用户,每天生成近 2.5 亿条推文。由于马来语是马来西亚的国语,因此有相当多的用户使用马来语发推文。推文的最大长度为 140 个字符,这迫使用户专注于他们想要传播的信息。这一特点使推文成为情绪分析的一个有趣主题。情绪分析是一种自然语言处理 (NLP) 任务,用于对推文是具有积极情绪还是消极情绪进行分类。本研究选择马来语推文,因为对这种语言的研究有限。在这项研究中,我们使用深度学习模型对马来语推文进行情绪分析。我们实现了 77.59% 的准确率,超过了对印尼语的类似工作。
这是一个多任务文本数据处理方法框架,基于 Plutchik/Ekman 的情绪检测和趋势检测方法,作为有意义的情绪检测和分析的管道实现。我们对该框架进行了评估并建立了一个试点系统。结果证实了所提出的框架对 COVID-19 推文的主题趋势和情绪检测的有效性。我们的研究结果表明,居家限制导致人们在推特上表达了积极和消极的情绪语义(感受),其中消极情绪是“愤怒”(8.5% 的推文),其次是“恐惧”(5.2%)、“期待”(53.6%),积极情绪语义是“喜悦”(14.7%)和“信任”(11.7%)。与呆在家里有关的安全问题的语义趋势在 28 天内迅速下降,与朋友死亡和隔离生活有关的负面情绪在某些日子里有所增加。这些发现有可能通过监测被隔离人员的情绪变化趋势来影响公共卫生政策决策。本文提出的框架有可能通过用作在线情绪检测工具包来协助此类监测。
摘要本研究旨在研究虚拟现实(VR)技术的负担和用户对用户情绪的数字媒体素养的影响,这导致建议在文化遗产旅游中使用VR实验。在韩国Gyongju世界文化博览会公园的现实VR工作室进行了一项调查,使用高质量和复杂的VR内容,可以准确地通过实时渲染来反映用户的身体运动。共有157名参与研究的访问者,并使用部分最小二平方抗性方程模型(PLS-SEM)分析了测量模型和结构模型。发现的发现表明,VR设备的认知,身体,感觉和功能以及用户数字媒体素养对访客的积极情感体验产生了显着影响。此外,游客的积极情绪对建议意图产生了重大影响。这种经验结果表明,数字媒体素养是一个新的主要变量,影响文化遗产的虚拟体验。
2024 年年底的低迷。需求疲软和工资成本上升导致服务业就业人数出现自 2021 年 1 月以来的最大降幅。与此同时,受访者对 2025 年商业活动的前景仍持谨慎态度。对未来一年增长前景的积极情绪程度与 11 月创下的 23 个月低点持平。服务提供商普遍对企业和消费者支出削减以及雇主国民保险缴款增加的影响表示担忧。12 月,经季节性调整的标普全球英国服务业 PMI 商业活动指数为 51.1,较 11 月的 50.8 略有上升,连续第 14 个月高于中性值 50.0。然而,最新读数仅表明商业活动略有扩张。此外,2024 年最后一个季度的平均指数是一年来最低的。销售渠道低迷继续阻碍 12 月的商业活动增长。最新调查显示,整个服务经济的新订单总量接近停滞。
摘要 随着新冠病毒的出现,有关疫苗的讨论开始在世界范围内产生更大的影响。在社交媒体这个不同受众创作内容、表达看法和兴趣的空间上,有关疫苗的出版物已成为公众辩论的主要话题之一。在本文中,我们旨在识别和分析 2020 年和 2021 年巴西民众围绕疫苗和疫苗接种过程表达的感受和情绪。为此,我们通过 Crowdtangle 图形界面收集了 Instagram 上关于该主题的公开帖子,并从中构建了一个随机样本,作为实证样本。情绪的分类和识别过程是使用人机交互情绪网络(HUMAINE)的标准化描述符进行的,然后采用 Russell (2003) 的环形模型(核心情感模型)。结果,数据分析表明,在巴西的情景中,人们对疫苗普遍存在希望和信心等积极情绪,而根据背景因素(时任总统雅伊尔·博索纳罗的形象、他的讲话和行动,以及 Covid-19 的进展和新变种的出现),语料库中则发现了反对和担忧等负面情绪。
摘要 本研究使用来自 Facebook、Instagram、Quora 和 Reddit 等社交媒体平台的数据,对公众对各种能源(包括水电、太阳能、风能和核能)的看法进行了情绪分析。一个包含 3,269 次提及的数据集,通过检查互动、分享和点赞,提供了有关这些能源形式的当前讨论的广泛视图。该方法将定量情绪分析与定性内容检查相结合,以揭示潜在主题。研究结果显示,人们对可再生能源(主要是水电和太阳能)持有强烈的积极情绪,通常被描述为“清洁”、“可持续”和“高效”。水电因其对环境的影响最小而受到高度重视,而太阳能因应对气候变化和技术进步而受到称赞。风能因视觉和噪音污染问题以及对野生动物的潜在影响而受到批评,而核能主要由于安全和废物管理问题而产生负面情绪。这些结果对于制定可再生能源行业内有效的营销策略具有重要意义。 Anahtar Kelimeler Yenilenebilir enerji、Duygu analizi、Sosyal medya söylemi、Pazarlama iletişimi
柔和到2024年的结尾。需求疲软和工资较高的成本导致服务部门就业自2021年1月的最大下降。同时,调查受访者仍然对2025年的商业活动前景保持谨慎。从11月记录的23个月低点开始,对未来一年增长前景的积极情绪没有变化。服务提供商对削减企业和消费者支出的担忧,以及雇主的国民保险捐款的影响。在12月的51.1,标题季节性调整后的标准普尔全球服务PMI商业活动指数略高于11月的50.8,连续第十四个月的中性50.0值高于中性50.0值。但是,最新的阅读仅表示业务活动的边缘扩展。平均在2024年的最后一个季度,该指数是一年的最低指数。柔和的销售管道继续在12月推迟业务活动增长。最新的调查表明,整个新订单几乎在整个服务经济中都停滞不前。