Empowering health geography research with location-based social media data: innovative food word expansion and energy density prediction via word embedding and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The exponential growth of location-based social media (LBSM) data has ushered in novel prospects for investigating the urban food environment in health geography research. However, previous studies have primarily relied on word dictionaries with a limited number of food words and employed common-sense categorizations to determine the healthiness of those words. To enhance the analysis of the urban food environment using LBSM data, it is crucial to develop a more comprehensive list of food-related words. Within the context, this study delves into the exploration of expanding food-related words along with their associated energy densities. METHODS: This study addresses the aforementioned research gap by introducing a novel methodology for expanding the food-related word dictionary and predicting energy densities. Seed words are generated from official and crowdsourced food composition databases, and new food words are discovered by clustering food words within the word embedding space using the Gaussian mixture model. Machine learning models are employed to predict the energy density classifications of these food words based on their feature vectors. To ensure a thorough exploration of the prediction problem, ten widely used machine learning models are evaluated. RESULTS: The approach successfully expands the food-related word dictionary and accurately predicts food energy density (reaching 91.62%.). Through a comparison of the newly expanded dictionary with the initial seed words and an analysis of Yelp reviews in the city of Toronto, we observe significant improvements in identifying food words and gaining a deeper understanding of the food environment. CONCLUSIONS: This study proposes a novel method to expand food-related vocabulary and predict the food energy density based on machine learning and word embedding. This method makes a valuable contribution to building a more comprehensive list of food words that can be used in geography and public health studies by mining geotagged social media data.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».