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COVID-19 疫情期间推特上的疫苗讨论
自 COVID-19 疫情爆发以来，疫苗一直是公众讨论的重要话题。围绕疫苗的讨论呈现出两极分化，一些人认为疫苗是结束疫情的重要措施，而另一些人则犹豫不决或认为疫苗有害。这些讨论中有相当一部分是在社交媒体平台上公开进行的。这使我们能够密切监测不同群体的意见及其随时间的变化。本研究调查了 Twitter 上与 COVID-19 疫苗相关的帖子，重点关注那些对疫苗持负面态度的帖子。我们研究了负面推文百分比随时间的变化。我们还研究了这些推文中讨论的不同主题，以了解那些对疫苗持负面态度的人的担忧和讨论要点。我们收集了 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 7 月 31 日期间与 COVID-19 疫苗相关的 16,713,238 条英文推文数据集。我们使用 Scikit-learn Python 库应用支持向量机 (SVM) 分类器来识别对 COVID-19 疫苗持负面态度的推文。总共使用 5,163 条推文来训练分类器，其中 2,484 条推文子集由我们手动注释并公开发布。我们使用 BERTtopic 模型来提取和调查负面推文中讨论的主题以及它们随时间的变化。我们表明，随着疫苗的推出，对 COVID-19 疫苗的负面态度随着时间的推移而下降。我们确定了 37 个讨论主题并展示了它们随时间推移的重要性。我们发现，热门话题包括阴谋论，例如 5G 塔和微芯片，但也包含对疫苗安全性和副作用以及政策的合理担忧。在对疫苗犹豫不决的推文中，最普遍的话题与 mRNA 的使用以及对我们的 DNA 可能产生的负面影响的担忧有关。在 COVID-19 之前，人们对疫苗的犹豫就已存在。然而，考虑到 COVID-19 大流行的规模和环境，人们对 COVID-19 疫苗产生了一些新的犹豫和消极情绪，例如，是否有足够的时间对它们进行适当的测试。与之相关的阴谋论数量也空前之多。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，当与 COVID-19 疫苗等广受欢迎的讨论话题结合在一起时，也会变得广泛传播。了解人们关注的问题和讨论的话题以及它们随时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好、及时的信息和政策至关重要，以便在未来类似的危机中为民众接种疫苗。
人工智能数据管理的未来
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解锁人工智能：利用人工智能（包括生成式人工智能）创造价值
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说服性演讲：“高中生应该使用人工智能工具完成作业吗？” 地点：红杉学院，维塞利亚 主席：杰西卡·古铁雷斯 红杉学院：维塞利亚 jessicagu@cos.edu 报到时间：上午 8:30 比赛开始时间：上午 9:00 资格：仅限个人参赛。不允许团队参赛。 比赛范围：背景：
人工智能 (AI) 工具在教育中的应用引发了关于其是否适合学生学习以及对学生学习是否有效的争论。随着人工智能技术越来越普及，人们对其对学术诚信、学习成果和批判性思维技能发展的影响产生了疑问。学生需要就此话题持赞成或反对立场。期望：
观点人工智能聊天机器人和紧急医疗服务：关于生成式人工智能在住院前护理中的影响的观点
与大多数其他医疗保健行业一样，由于人工智能 (AI) 的快速发展（例如 OpenAI 的 ChatGPT），紧急医疗服务 (EMS) 可能会经历变革性变化。这些大型对话语言模型允许用户使用日常语音提出问题并从 AI 获得答案。1 ChatGPT 等程序的两个组成部分是生成式 AI 和自然语言处理 (NLP)，它们有可能重塑 EMS 临床实践和教育——为临床医生、教育工作者和管理人员创造新的途径来重新定义 EMS 的格局。生成式 AI 是指 AI 的一个分支，专注于通过从训练数据中学习模式来创建新内容。然而，NLP 涉及 AI 系统理解和处理人类语言的能力，从而提高数据输入、文档记录和实时决策支持的效率。2 AI 不仅成为公众广泛关注的话题，而且也成为不可预见的风险话题，这引发了监管审查和争议性辩论。 3 在这篇简短的评论中，我们旨在初步探讨人工智能进步对 EMS 系统和实践的一些深远影响。