Estimating time-series changes in social sentiment Twitter in U.S. metropolises during the COVID-19 pandemic

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2432-2725
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Estimating time-series changes in social sentiment Twitter in U.S. metropolises during the COVID-19 pandemic ; day:12 ; month:11 ; year:2022 ; pages:1-30
Journal of computational social science ; (12.11.2022), 1-30

Klassifikation
Wirtschaft

Urheber
Saito, Ryuichi
Haruyama, Shinichiro
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s42001-022-00186-4
URN
urn:nbn:de:101:1-2023012621041918816869
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:35 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Saito, Ryuichi
  • Haruyama, Shinichiro
  • SpringerLink (Online service)

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