Mining Physicians’ Opinions on Social Media to Obtain Insights Into COVID-19: Mixed Methods Analysis
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: The coronavirus disease (COVID-19) pandemic is considered to be the most daunting public health challenge in decades. With no effective treatments and with time needed to develop a vaccine, alternative approaches are being used to control this pandemic. OBJECTIVE: The objective of this paper was to identify topics, opinions, and recommendations about the COVID-19 pandemic discussed by medical professionals on the Twitter social medial platform. METHODS: Using a mixed methods approach blending the capabilities of social media analytics and qualitative analysis, we analyzed COVID-19-related tweets posted by medical professionals and examined their content. We used qualitative analysis to explore the collected data to identify relevant tweets and uncover important concepts about the pandemic using qualitative coding. Unsupervised and supervised machine learning techniques and text analysis were used to identify topics and opinions. RESULTS: Data were collected from 119 medical professionals on Twitter about the coronavirus pandemic. A total of 10,096 English tweets were collected from the identified medical professionals between December 1, 2019 and April 1, 2020. We identified eight topics, namely actions and recommendations, fighting misinformation, information and knowledge, the health care system, symptoms and illness, immunity, testing, and infection and transmission. The tweets mainly focused on needed actions and recommendations (2827/10,096, 28%) to control the pandemic. Many tweets warned about misleading information (2019/10,096, 20%) that could lead to infection of more people with the virus. Other tweets discussed general knowledge and information (911/10,096, 9%) about the virus as well as concerns about the health care systems and workers (909/10,096, 9%). The remaining tweets discussed information about symptoms associated with COVID-19 (810/10,096, 8%), immunity (707/10,096, 7%), testing (605/10,096, 6%), and virus infection and transmission (503/10,096, 5%). CONCLUSIONS: Our findings indicate that Twitter and social media platforms can help identify important and useful knowledge shared by medical professionals during a pandemic.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle