Classifying Comments on Social Media Related to Living Kidney Donation: Machine Learning Training and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Living kidney donation currently constitutes approximately a quarter of all kidney donations. There exist barriers that preclude prospective donors from donating, such as medical ineligibility and costs associated with donation. A better understanding of perceptions of and barriers to living donation could facilitate the development of effective policies, education opportunities, and outreach strategies and may lead to an increased number of living kidney donations. Prior research focused predominantly on perceptions and barriers among a small subset of individuals who had prior exposure to the donation process. The viewpoints of the general public have rarely been represented in prior research. OBJECTIVE: The current study designed a web-scraping method and machine learning algorithms for collecting and classifying comments from a variety of online sources. The resultant data set was made available in the public domain to facilitate further investigation of this topic. METHODS: We collected comments using Python-based web-scraping tools from the New York Times, YouTube, Twitter, and Reddit. We developed a set of guidelines for the creation of training data and manual classification of comments as either related to living organ donation or not. We then classified the remaining comments using deep learning. RESULTS: A total of 203,219 unique comments were collected from the above sources. The deep neural network model had 84% accuracy in testing data. Further validation of predictions found an actual accuracy of 63%. The final database contained 11,027 comments classified as being related to living kidney donation. CONCLUSIONS: The current study lays the groundwork for more comprehensive analyses of perceptions, myths, and feelings about living kidney donation. Web-scraping and machine learning classifiers are effective methods to collect and examine opinions held by the general public on living kidney donation.
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 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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».