新型コロナインフォデミック：トピックモデルを用いたメディア内容分析
The COVID-19 Infodemic：Analysis of COVID-19 Japanese Media Related Content by Topic Modeling
COVID-19、ツイッター、新聞、トピックモデル、自然言語処理
COVID-19, topicmodels, Twitter, newspapers, natural language processing
新型コロナウイルス危機で巻き起こされた従来メディアおよびソーシャルメディアでの情報の過剰な流れを称してWHOは和文info=info＋demic（情報のパンデミック）と呼びました。このプロジェクトではWHOのパンデミック宣言の前と後で、どのように情報伝達が変化したかを検証します。そのために、1万もの新聞記事と16万件のツイッター投稿を、自然言語処理などの手法を用いて解析します。このプロジェクトの研究の成果はオープンアクセス論文誌において英文で出版し、世界中の様々な研究に貢献することを目指します。
The WHO has been labelling this outbreak as a dangerous infodemic so this study aims at providing analysis results that will concisely present an accurate and objective view of the types of topics in traditional and social media. The purpose of this study is to examine the way mediated content about the novel coronavirus（COVID-19）outbreak fluctuated in the Japanese information environment before and after the pandemic declaration by the WHO. Results will be published in open access journals and aims at providing governments with new insight on resolving the discontent towards lack of information and suspicion.