研究问题
公众对疫苗、口罩、社交距离、居家办公和消毒用品的态度，与州级 COVID 病例变化有什么关联？这项研究使用公开 Twitter 内容探索这些关系。
分析背后的工程
收集数百万条推文，使用 Kafka、Google Cloud 和 BERT 构建分析管道，结合数据采集、数据工程、情绪分析和结果解释。
结果的边界
研究探索线上讨论与病例趋势之间的相关性，不将相关性视为情绪或防护措施导致病例变化的因果证据。
公众对疫苗、口罩、社交距离、居家办公和消毒用品的态度，与州级 COVID 病例变化有什么关联？这项研究使用公开 Twitter 内容探索这些关系。
收集数百万条推文，使用 Kafka、Google Cloud 和 BERT 构建分析管道，结合数据采集、数据工程、情绪分析和结果解释。
研究探索线上讨论与病例趋势之间的相关性，不将相关性视为情绪或防护措施导致病例变化的因果证据。