핵심 개념
사회적 미디어 언어를 통해 팬데믹 건강 결정과 결과를 예측하는 프롬프트 기반 대형 언어 모델의 활용
초록
Xiaohan Ding, Buse Carik, Uma Sushmitha Gunturi, Valerie Reyna, and Eugenia H. Rho가 팬데믹 건강 결정과 결과를 예측하기 위해 프롬프트 기반 대형 언어 모델을 소개함.
RBIC 프레임워크와 GPT-4를 사용하여 Reddit 데이터셋을 수집하고 역할 기반 점진적 코칭을 통해 원인-결과 쌍을 추출하고 텍스트의 인과 관계를 포착하는 일관된 요약을 형성함.
사회적 미디어 대화의 언어 패턴을 실제 공중 보건 트렌드에 연결하는 첫 연구로, 온라인 토론 패턴을 식별하여 공중 보건 의사 소통 전략의 기초로 활용함.
통계
RBIC 프레임워크와 GPT-4를 사용하여 Reddit 데이터셋을 수집함.
Granger 인과 관계 테스트 및 데이터 분석을 통해 이러한 요약이 커뮤니티 참여 및 백신 접종률, 입원률과 같은 국가적 건강 결과에 미치는 영향을 밝힘.
인용구
"사회적 미디어 언어 패턴을 실제 공중 보건 트렌드에 연결하는 첫 연구로, 온라인 토론 패턴을 식별하여 공중 보건 의사 소통 전략의 기초로 활용함."
"RBIC 프레임워크와 GPT-4를 사용하여 Reddit 데이터셋을 수집하고 역할 기반 점진적 코칭을 통해 원인-결과 쌍을 추출하고 텍스트의 인과 관계를 포착하는 일관된 요약을 형성함."