Using Twitter to Detect Psychological Characteristics of Self-Identified Persons With Autism Spectrum Disorder: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 3.5 million Americans live with autism spectrum disorder (ASD). Major challenges persist in diagnosing ASD as no medical test exists to diagnose this disorder. Digital phenotyping holds promise to guide in the clinical diagnoses and screening of ASD. OBJECTIVE: This study aims to explore the feasibility of using the Web-based social media platform Twitter to detect psychological and behavioral characteristics of self-identified persons with ASD. METHODS: Data from Twitter were retrieved from 152 self-identified users with ASD and 182 randomly selected control users from March 22, 2012 to July 20, 2017. We conducted a between-group comparative textual analysis of tweets about repetitive and obsessive-compulsive behavioral characteristics typically associated with ASD. In addition, common emotional characteristics of persons with ASD, such as fear, paranoia, and anxiety, were examined between groups through textual analysis. Furthermore, we compared the timing of tweets between users with ASD and control users to identify patterns in communication. RESULTS: Users with ASD posted a significantly higher frequency of tweets related to the specific repetitive behavior of counting compared with control users (P<.001). The textual analysis of obsessive-compulsive behavioral characteristics, such as fixate, excessive, and concern, were significantly higher among users with ASD compared with the control group (P<.001). In addition, emotional terms related to fear, paranoia, and anxiety were tweeted at a significantly higher rate among users with ASD compared with control users (P<.001). Users with ASD posted a smaller proportion of tweets during time intervals of 00:00-05:59 (P<.001), 06:00-11:59 (P<.001), and 18:00-23.59 (P<.001), as well as a greater proportion of tweets from 12:00 to 17:59 (P<.001) compared with control users. CONCLUSIONS: Social media may be a valuable resource for observing unique psychological characteristics of self-identified persons with ASD. Collecting and analyzing data from these digital platforms may afford opportunities to identify the characteristics of ASD and assist in the diagnosis or verification of ASD. This study highlights the feasibility of leveraging digital data for gaining new insights into various health conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».