Empirical study on vaccine hesitancy using a multilayer network

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K19928
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Sano Yukie 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60580206)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ソーシャルメディア / ワクチン / Twitter / ネットワーク分析

Outline of Final Research Achievements

We collected data on 120 million Twitter posts about vaccines, and even created code to classify them into vaccine, anti-vaccine, and neutral groups using machine learning. As a case study, we also analyzed Twitter posts related to rubella. We successfully visualized how the mass media, medical professionals, and other parties such as patients' families, were collaborating to transmit and share information about rubella. This could be an ideal form of vaccine information sharing. Further integration and generalization of these findings will likely lead to a more comprehensive discussion of information spreading on the Web.

Free Research Field

社会経済物理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ウェブへのアクセスが容易になった現在社会において、SNS(Social Networking Service)に代表される情報プラットフォームでのやり取りは、新たな社会的基盤の一つになりつつある。そのような社会的背景において、特に新型コロナウィルス影響下でのワクチンに関するやり取りを把握し、定量化・可視化することは学術的・社会的意義も深い。
本研究で収集した大規模なワクチンに関するSNSデータはそれ自体、貴重な後世への資料にもなる。また、現在も継続して、ワクチンへの態度がどう変遷していたかを明らかにしつつあり、このような分析結果は、情報発信のあり方を考える新たな指針となることが期待できる。