Identifying Sentiment of Hookah-Related Posts on Twitter
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing popularity of hookah (or waterpipe) use in the United States and elsewhere has consequences for public health because it has similar health risks to that of combustible cigarettes. While hookah use rapidly increases in popularity, social media data (Twitter, Instagram) can be used to capture and describe the social and environmental contexts in which individuals use, perceive, discuss, and are marketed this tobacco product. These data may allow people to organically report on their sentiment toward tobacco products like hookah unprimed by a researcher, without instrument bias, and at low costs. OBJECTIVE: This study describes the sentiment of hookah-related posts on Twitter and describes the importance of debiasing Twitter data when attempting to understand attitudes. METHODS: Hookah-related posts on Twitter (N=986,320) were collected from March 24, 2015, to December 2, 2016. Machine learning models were used to describe sentiment on 20 different emotions and to debias the data so that Twitter posts reflected sentiment of legitimate human users and not of social bots or marketing-oriented accounts that would possibly provide overly positive or overly negative sentiment of hookah. RESULTS: From the analytical sample, 352,116 tweets (59.50%) were classified as positive while 177,537 (30.00%) were classified as negative, and 62,139 (10.50%) neutral. Among all positive tweets, 218,312 (62.00%) were classified as highly positive emotions (eg, active, alert, excited, elated, happy, and pleasant), while 133,804 (38.00%) positive tweets were classified as passive positive emotions (eg, contented, serene, calm, relaxed, and subdued). Among all negative tweets, 95,870 (54.00%) were classified as subdued negative emotions (eg, sad, unhappy, depressed, and bored) while the remaining 81,667 (46.00%) negative tweets were classified as highly negative emotions (eg, tense, nervous, stressed, upset, and unpleasant). Sentiment changed drastically when comparing a corpus of tweets with social bots to one without. For example, the probability of any one tweet reflecting joy was 61.30% from the debiased (or bot free) corpus of tweets. In contrast, the probability of any one tweet reflecting joy was 16.40% from the biased corpus. CONCLUSIONS: Social media data provide researchers the ability to understand public sentiment and attitudes by listening to what people are saying in their own words. Tobacco control programmers in charge of risk communication may consider targeting individuals posting positive messages about hookah on Twitter or designing messages that amplify the negative sentiments. Posts on Twitter communicating positive sentiment toward hookah could add to the normalization of hookah use and is an area of future research. Findings from this study demonstrated the importance of debiasing data when attempting to understand attitudes from Twitter data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».