What Are People Tweeting About Zika? An Exploratory Study Concerning Its Symptoms, Treatment, Transmission, and Prevention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to harness what people are tweeting about Zika, there needs to be a computational framework that leverages machine learning techniques to recognize relevant Zika tweets and, further, categorize these into disease-specific categories to address specific societal concerns related to the prevention, transmission, symptoms, and treatment of Zika virus. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the relevancy of the tweets and what people were tweeting about the 4 disease characteristics of Zika: symptoms, transmission, prevention, and treatment. METHODS: A combination of natural language processing and machine learning techniques was used to determine what people were tweeting about Zika. Specifically, a two-stage classifier system was built to find relevant tweets about Zika, and then the tweets were categorized into 4 disease categories. Tweets in each disease category were then examined using latent Dirichlet allocation (LDA) to determine the 5 main tweet topics for each disease characteristic. RESULTS: Over 4 months, 1,234,605 tweets were collected. The number of tweets by males and females was similar (28.47% [351,453/1,234,605] and 23.02% [284,207/1,234,605], respectively). The classifier performed well on the training and test data for relevancy (F1 score=0.87 and 0.99, respectively) and disease characteristics (F1 score=0.79 and 0.90, respectively). Five topics for each category were found and discussed, with a focus on the symptoms category. CONCLUSIONS: We demonstrate how categories of discussion on Twitter about an epidemic can be discovered so that public health officials can understand specific societal concerns within the disease-specific categories. Our two-stage classifier was able to identify relevant tweets to enable more specific analysis, including the specific aspects of Zika that were being discussed as well as misinformation being expressed. Future studies can capture sentiments and opinions on epidemic outbreaks like Zika virus in real time, which will likely inform efforts to educate the public at large.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle