Detection of Twitter Users' Attitudes about Flu Vaccine based on the Content and Sentiment Analysis of the Sent Tweets
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The influenza vaccine is one of the controversial challenges in today's societies. Considering the importance of using the flu vaccine in preventing the spread of influenza virus, the Twitter network, as a rich source of data, provides suitable conditions for research in this field to examine the attitudes of different people about this vaccine. The results in one hand will help health authorities to make more comprehensive decisions on long-term health plans for people with an awareness of the attitude of individuals towards the flu vaccine; on the other hand, it is concerned with data miners. Method: In this review study, approximately 1.220.539 tweets have been gathered from the Twitter social network during a one month period and have been clustered by using Mallet software. Categorizing users and separating tweets have done with an appropriate approximation. The content and sentiments of the selected tweets were analyzed and the locations of the users were checked. Results: In sentiments analysis, 76.28% of the tweets had a positive weight, 1.87% was neutral, and 19.68% had negative weight, indicating a positive attitude about the influenza vaccine. The location of users showed the highest rate of sending tweets from Canada, Britain and the United States, and Asian countries, and in particular, Iran, had a very small percentage of it. Conclusion: The highest rate of positive tweets were respectively sent by ‘individual’, ‘health’, and ‘organization’ groups indicating the global acceptance of the influenza vaccine and the success of the global health organizations on vaccination.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».