Public perception towards children's COVID-19 vaccination with natural language processing

Abstract

At the end of 2019, Coronavirus disease manifested itself in Wuhan, China, turned into an epidemic, became a global problem, and caused many deaths. As a result of the strategies developed with the spread of the epidemic, parents and children have faced restrictions that deeply affect their lives. Especially in children, negative psychological effects such as depression and tension triggered by anxiety have been encountered due to the restriction of their social lives. Vaccines developed against COVID-19 are seen as a way to end or mitigate the pandemic. However, it is emphasized that the majority of the world's population should accept and have the vaccine in order to gain herd immunity. At this point, many debates arose about the vaccination of children with a sensitive bodies so that they can return to their normal lives, and the public's reaction was echoed through social media. As a consequence of the detailed literature search, to the best of our knowledge, no study specifically determined the judgments of families about getting their children vaccinated, that combined topic modeling which reveals the hidden meanings in the texts, and sentiment analysis techniques, that determine the emotional states of individuals. supported by Twitter data, and presented a model, generally, it was seen that the studies carried out analyses using topic modeling, as well as, sentiment analysis methods separately and they made inferences in this way. In this direction, by observing the deficiency in the literature, it is targeted to present a model that reveals the perception of parents about getting their children vaccinated, extracts the main themes, and determines the emotional changes about these topics, thus, it is intended to contribute to the literature in this area. Furthermore, it is hoped that the outputs acquired as a result of the implementation would shed light on the subject and guide future studies by presenting a model to the policymakers in the process of developing their strategies. Scope of work, with the support of the Octoparse web scraping tool, data was extracted from Twitter with the help of keywords determined in English in order to address the whole world, within the framework of the date of August 1, 2020-October 1, 2021, when the epidemic turned into a global problem and the discussions about vaccines intensified. Then, using the topic modeling and sentiment analysis techniques under the umbrella of NLP, main, sub-topics about parents' attitudes were revealed, also vaccine perceptions and attitudes were detected by performing sentiment analysis within the framework of the identified subjects. As a result, four topic clusters were determined: "the opinion of the need for the first dose of vaccination according to age", "the effectiveness of the first dose of vaccine", "the opinion of the need for vaccination of school-age children", and "the need for vaccination arising from the protection of unvaccinated children with only mask protection". With the processing of the determined topic clusters with sentiment analysis, it was determined that positive emotions were dominant, and three emotions, namely trust, expectation, and fear, came to the fore.Korona virüs hastalığı 2019'un sonlarında Çin'in Wuhan kentinde kendini göstermiş, salgına dönüşerek küresel bir sorun haline gelmiş ve birçok ölüme sebebiyet vermiştir. Salgının yayılmasıyla geliştirilen stratejiler sonucunda, ebeveyn ve çocuklar hayatlarını derinden etkileyen kısıtlamalarla karşılaşmışlardır. Özellikle çocuklarda, sosyal hayatlarının kısıtlanması nedeniyle, depresyon, kaygının tetiklediği gerginlik gibi olumsuz psikolojik etkilere rastlanmıştır. COVID-19'a karşı geliştirilen aşılar pandemiyi sonlandırmanın veya hafifletmenin bir yolu olarak görülmektedir. Fakat, sürü bağışıklığının kazanılması adına Dünya nüfusunun yüksek çoğunluğunun aşıyı kabul etmesinin ve yaptırmasının gerekliliği vurgulanmaktadır. Bu noktada, hassas bir bünyeye sahip olan çocukların da normal hayatlarına geri dönebilmeleri adına aşılanmaları hakkında birçok tartışma ortaya çıkmış, kamuoyunun tepkisi sosyal medya aracılığıyla yankı bulmuştur. Yapılan detaylı literatür araması sonucunda, bilgimiz dahilinde, özellikle, ailelerin çocuklarına aşı yaptırma konusundaki yargılarını saptayan, metinlerin içindeki saklı anlamları ortaya çıkaran konu modelleme ve bireylerin duygusal durumlarını belirleyen duygu analizi tekniklerini birleştirip Twitter verilerinden destek alarak bir model ortaya koyan hiçbir çalışmaya rastlanmamış, genel olarak çalışmaların konu modelleme ve duygu analizi yöntemlerini ayrı ayrı kullanarak analizleri gerçekleştirdikleri ve bu yolla çıkarımlar yaptıkları gözlemlenmiştir. Bu doğrultuda, literatürdeki eksikliğin gözlemlenmesiyle çalışma kapsamında, ebeveynlerin çocuklarına aşı yaptırma konusundaki algısını ortaya koyan, ana temaları çıkaran ve bu konular hakkında duygu değişimlerini saptayan bir model sunulması amaçlanmış, böylelikle, literatüre bu bağlamda katkı yapılması hedeflenmiştir. Ayrıca, uygulama sonucunda elde edilen çıktılarla, stratejilerini geliştirdikleri süreçte politika yapıcılara konu hakkında model sunarak ışık tutmak ve gelecek çalışmalara rehberlik yapmak hedeflenmiştir. Çalışma kapsamında, Octoparse web kazıma aracının desteğiyle Twitter'dan salgının küresel sorun haline dönüştüğü ve aşılar hakkındaki tartışmaların yoğunlaştığı 1 Ağustos 2020-1 Ekim 2021 tarih çerçevesinde, tüm Dünya'yı ele alabilmek adına İngilizce olarak belirlenen anahtar kelimelerinin yardımıyla veriler çekilmiştir. Daha sonra, Doğal Dil İşleme'nin (NLP'nin) çatısı altında olan konu modelleme ve duygu analizi tekniklerini kullanarak, ebeveynlerin tutumları hakkında ana konular ile alt konular ortaya çıkarılmış, saptanan konular çerçevesinde duygu analizi gerçekleştirilerek, aşı tutumları saptanmıştır. Yapılan çalışma sonucunda, "yaşa göre ilk doz aşılama ihtiyacı görüşü", "ilk doz aşı etkinliği", "okul çağındaki çocukların aşılanma ihtiyacı" ve "aşısız çocukların sadece maske koruması ile korunmasından kaynaklanan aşı ihtiyacı düşüncesi" olmak üzere dört konu kümesi belirlenmiştir. Belirlenen konu kümelerinin duygu analiziyle işlenmesiyle olumlu duyguların ağırlıkta olduğu, güven, beklenti ve korku olmak üzere üç duygunun öne çıktığı saptanmıştır.