"Efekt korony". PWr bada, jakie emocje wywołała w Polakach epidemia

Studenci z Wydziału Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej postanowili przeanalizować aktywność użytkowników w mediach społecznościowych (m.in. Twitter i strony internetowe instytucji publicznych) podczas izolacji związanej z koronawirusem.

– To była wspólna inicjatywa, która pojawiła się wraz z początkiem pandemii. Spontanicznie dodaliśmy te działania do realizowanego programu dydaktycznego w ramach projektu studenckiego – mówi prof. Przemysław Kazienko, kierownik specjalności danologia na Wydziale Informatyki i Zarządzania PWr.

Podkreśla, że analiza mediów społecznościowych do pewnego stopnia odzwierciedla aktualne nastroje społeczne. – Oczywiście z zastrzeżeniem reprezentatywności, bo nie wszyscy w tym samym stopniu są aktywni w tych mediach – zaznacza prof. Kazienko.

Jedna grupa studentów realizowała projekt o nazwie „Pandemocje”, a druga – „Efekt Korony”. Wyniki swoich obserwacji zamieścili na ogólnodostępnych stronach internetowych, poświęconych badaniom.

Pandemocje

Maciej Gruszczyński, Daniel Popek, Dawid Rusiecki i Marcin Wątroba to zespół, który przeanalizował ponad 300 tysięcy tweetów pod kontem nastroju i wyrażania emocji w czasie pandemii. Przyporządkowywali ich treść jako: neutralną, motywującą, wyrażającą optymizm, bezradność, drwinę, strach czy złość.

– Co piąty tweet zachęcał do działania i dbania o wspólne bezpieczeństwo – twierdzą studenci. Do momentu wprowadzenia pierwszych obostrzeń w społeczeństwie dominowały negatywne emocje. Punktem zwrotnym stało się zamknięcie placówek oświatowych. Od tego dnia tweety stawały się coraz bardziej optymistyczne. Zamiast wyrażania gniewu motywowały do pozostania w domu i zachowania spokoju. W maju i czerwcu złość ponownie zaczęła brać górę.

Temat wirusa poruszano również w kontekście politycznym. Najczęściej cytowano „Rząd”, szczególnie „Ministerstwo Zdrowia”, a także media i kandydatów na prezydenta. W dniu informacji o przełożeniu wyborów zaobserwowano wyjątkowe wzburzenie internautów.

Popularność hasztagów #koronawirus, #covid19 i #zostanwdomu nieustannie maleje. Prawdopodobnie jest to spowodowane znoszeniem obostrzeń i powrotem Polaków do normalności.

– Stosowane przez nas algorytmy uczenia maszynowego pomagają wykrywać emocje wśród użytkowników Twittera. Wykorzystujemy pięć modeli, z czego trzy to głębokie sieci neuronowe – wyjaśniają studenci.

Prezentowane dane dzięki zastosowaniu odpowiednich narzędzi są automatyczne aktualizowane. Ich aplikacja pobiera z Twittera dane związane z koronawirusem, a następnie moduł sztucznej inteligencji ocenia emocje zawarte w tweetach. Po dokonaniu predykcji aktualizowane zostają wszystkie wykresy. Wyniki można śledzić na stronie http://pandemocje.pl.

Efekt korony

Drugi zespół – w składzie: Joanna Komoszyńska, Zuzanna Świderska, Martyna Laszczyńska i Michał Gołębiewicz – sprawdzał, jak pandemia wpływa na życie społeczne. Studenci poddali analizie różne źródła danych, m.in. strony internetowe: policji, MPK Wrocław, lokalnych portali, a także oficjalne profile na Twitterze Ministerstwa Zdrowia i policji.

Postawili sobie takie pytania jak: "Czy policja ma mniej pracy? Jak zmieniła się sytuacja na drogach? Czy Święta Wielkanocne przebiegły spokojne? Czy praca dziennikarzy w kontekście pandemii pozostała taka sama? Czy komunikacja miejska działa sprawniej? Czy komunikaty ministerstw skutecznie docierały do Polaków?"

– Liczba postów dodawanych przez Ministerstwo Zdrowia wzrastała wraz z rozwojem sytuacji w kraju i postępowaniem kolejnych etapów ograniczeń. Z czasem średnia aktywność zaczęła spadać, a po okresie świątecznym, utrzymuje się na względnie stabilnym poziomie – zaobserwowali studenci.

Zamieścili też wykresy przedstawiające liczbę wypadków drogowych w 2020 roku w porównaniu z latami ubiegłymi oraz liczbę interwencji policji. Wszystkie analizy są dostępne na stronie internetowej https://efekt-korony.github.io.

Prof. Przemysław Kazienko wyjaśnia, że istnieje wiele innych obszarów, w których informatyka może być wykorzystywana w kryzysie pandemii. – Przykładowo, badanie na szeroką skalę dynamiki zmian względem poszczególnych idei czy rozwiązań administracyjnych, takich jak zakaz wychodzenia z domu. Albo kontrola przemieszczania się poszczególnych ludzi na podstawie danych lokalizacyjnych, co przecież już działa, czy obserwacja zachowania odstępu społecznego na podstawie kamer wideo np. w sklepie, albo aplikacji w telefonach, bezpośrednio badających odległość – wylicza.

Naukowiec podkreśla jednak, że wiele rozwiązań informatycznych może wzbudzać wątpliwość od strony etycznej i powinno je się rozpatrywać pod kątem akceptacji społecznej i długofalowych konsekwencji.