Social Impact of Healthcare Privatization: An Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Social media text analysis is one of the emerging techniques to judge peoples’ opinion on any ongoing topics that impacts human in general. When applicable, our research provides a comprehensive examination of people’s thoughts about a particular government’s choice to privatize healthcare on one of the most popular social media sites, Twitter (X). The experiment aims to learn more about public perceptions of the suitability of a particular government’s decision to privatize healthcare to address the current healthcare challenge. The study uses sentiment analysis to interpret the opinions of the public as they are expressed in tweets. Initially, we collected and scraped pertinent tweets using Python and the snscrape libraries based on keywords like medical, private, and country names like Canada. Second, several methods like stop-word removal are used to clean and preprocess the scrapped tweets. In our experiment, three distinct lexicon types-TextBlob, Vader, and Afinn-are used. The three lexicons are applied to the tweets to better understand the public’s perspective regarding the government’s decision. Our experiment used Na"ive Bayes (NBs) probabilistic machine learning (ML) model based on Bayes’ theorem (BT). We also utilized Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) to confirm the tweeted text is appropriately labelled as neutral, positive, and negative. According to the results obtained from the NBs probabilistic ML model, it was revealed that about half of the participants showed support for the healthcare privatization initiative. Conversely, approximately one-third conveyed negative sentiments, and roughly one-tenth maintained a neutral opinion for certain countries, such as Canada. Our research findings can be valuable in understanding the countries’ citizens’ sentiments on the conclusions derived by the authorities. Similarly, our experiments can also benefit other healthcare specialists and researchers. In this research, Twitter can be referred to by its new name X.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».