Using COVID-19 Vaccine Attitudes on Twitter to Improve Vaccine Uptake Forecast Models in the United States: Infodemiology Study of Tweets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the onset of the COVID-19 pandemic, there has been a global effort to develop vaccines that protect against COVID-19. Individuals who are fully vaccinated are far less likely to contract and therefore transmit the virus to others. Researchers have found that the internet and social media both play a role in shaping personal choices about vaccinations. OBJECTIVE: This study aims to determine whether supplementing COVID-19 vaccine uptake forecast models with the attitudes found in tweets improves over baseline models that only use historical vaccination data. METHODS: Daily COVID-19 vaccination data at the county level was collected for the January 2021 to May 2021 study period. Twitter's streaming application programming interface was used to collect COVID-19 vaccine tweets during this same period. Several autoregressive integrated moving average models were executed to predict the vaccine uptake rate using only historical data (baseline autoregressive integrated moving average) and individual Twitter-derived features (autoregressive integrated moving average exogenous variable model). RESULTS: In this study, we found that supplementing baseline forecast models with both historical vaccination data and COVID-19 vaccine attitudes found in tweets reduced root mean square error by as much as 83%. CONCLUSIONS: Developing a predictive tool for vaccination uptake in the United States will empower public health researchers and decisionmakers to design targeted vaccination campaigns in hopes of achieving the vaccination threshold required for the United States to reach widespread population protection.
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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».