コロナワクチンの躊躇と物流上の課題を機械学習により分析した研究が報告されている。
「単語埋め込みモデル（word2vec）」により、コロナワクチンに関連する「ワクチンへの躊躇」と「物流上の課題」を系統的に追跡。評判の良いメディアソースからのニュース記事を使い、ワクチンへの躊躇と物流上の課題のさまざまな側面を推定するための辞書を作成。機械学習と自然言語処理の技術を用いて、ワクチンへの躊躇を示す3つのサブ辞書とワクチンの製造と流通に関連する物流上の課題を示す別の辞書を作成。
ワクチンの躊躇に関わる辞書は3つの側面をとらえたという。
- ワクチンに関する一般的な懸念、不信感、懐疑、躊躇。
- 症状や副作用に関する議論
- ワクチンに関連する身体的影響に関する議論
ロジスティックな課題に関する辞書には、ワクチンの製造、保管、流通に関連する語句が含まれれたとする。
ワクチンが承認されると、ワクチン関連のニュース記事の数が急激に増加。ニュース記事の中にワクチンへの躊躇に関する話題が急増していると指摘。
2021年1月には、ワクチンのためらいのスコアが減り、医療行政や規制当局にとっては安心材料となったとする。
2021年6月、カナダ、インド研究。
Dutta S, Kumar A, Dutta M, Walsh C. Tracking COVID-19 vaccine hesitancy and logistical challenges: A machine learning approach. PLoS One. 2021 Jun 2;16(6):e0252332. doi: 10.1371/journal.pone.0252332. PMID: 34077467.
