Covid-19 Aşı Tereddütüne Sahip Hekimlerin Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA) Algoritmasıyla Twitter Paylaşımlarının Konu Modellemesi

Abstract

Küresel sağlık için ciddi bir tehdit olarak görülen aşı tereddütü davranışı, içinde bulunduğumuz Covid-19 pandemi döneminde de küresel bağışıklığın kazanılması önünde önemli bir engeldir. Bireylerde aşı tereddütü davranışına neden olan argümanların anlaşılması ve belirsizliklerin yetkili kurumlar tarafından açıklığa kavuşturulması bu davranışı sergileyen bireylerin aşılanmasını olumlu yönde etkileyecektir. Bu araştırmada aşı tereddütüne sahip hekimlerin Twitter üzerinden yapmış oldukları paylaşımlar Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA) algoritmasıyla analiz edilerek genel konu başlıkları oluşturulmuştur. Analiz sonuçlarına göre oluşan altı başlık şu şekildedir; “maske karşıtlığı, ilaç tedavisine yönelik eleştiriler ve kalp rahatsızlıkları”, “sağlık kurumlarına yönelik eleştiriler ve gen aşısı iddiası”, “bağışıklık sistemiyle ilgili bilgiler ve mRNA aşı teknolojisinin sakıncaları”, “zorunlu aşıya yönelik eleştiriler”, “karşılaştırmalı Türkiye ve dünya istatistikleri”, ve “Pfizer Biontech aşısına yönelik eleştiriler”.