#AskRenal: Use of an Automated Twitter Account to Crowdsource Nephrology Queries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social media platforms are used in contemporary crowdsourcing, and Twitter is apt for reaching a large number of people with a common interest. Users, especially those with a small follower count may find it challenging to reach a large audience. #AskRenal was developed as a Twitter crowdsourcing tool to help users get answers to nephrology questions. We hypothesized that the #AskRenal hashtag could be used by anyone to receive helpful and timely responses to simple or complex nephrology questions posed on the social media platform. Methods: A Twitter account @AskRenal, and an online Twitter bot that automatically retweeted any new tweets containing the hashtag #AskRenal were created. Using the Symplur Healthcare Hashtag tool, we extracted and analyzed public Twitter content containing the hashtag #AskRenal posted between Dec 2016 to Aug 2020. Tweets were excluded if they were duplicates, retweets, or if the tweet content was not the form of an original question. A group of 15 medical professionals reviewed #AskRenal tweets individually and a 10-question survey was completed for each one. Results: During the study period, there were 17,704 tweets containing the hashtag #AskRenal and 3099 were included in the survey analysis. We found that 40% (1228/3099) of #AskRenal questions were posed by users with < 1000 followers and 9% (270/3099) were from students and trainees. The questions were spread across a wide range of nephrology topics. Over 75% (2386/3099) of the #AskRenal questions garnered a response, and answers came quickly with 69% (1644/2386) receiving a reply within 6 hours of posting. The reviewers found these responses to be helpful in answering the original questions 83% (1978/2386) of the time. The inclusion of hyperlinks and images in the reply was associated with a helpful answer (p < 0.001) and a higher follower count was not significantly associated with the probability of obtaining a helpful answer. Conclusions: We demonstrated that a targeted hashtag and a dedicated Twitter account that retweets the hashtag automatically can be used to garner timely and helpful responses by a wide range of individuals, irrespective of follower count, seeking answers to nephrology questions.
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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 ».