Lokale Tweets für lokale Gesundheit: Ein Rahmenwerk für die Überwachung der psychischen Gesundheit auf der Grundlage von Twitter-Daten

핵심 개념

Twitter-Daten können effektiv genutzt werden, um Schätzungen der psychischen Gesundheit auf Nachbarschaftsebene zu simulieren.

초록

In dieser Studie präsentieren die Autoren einen neuen Rahmen zur Überwachung der öffentlichen Gesundheit, mit Schwerpunkt auf Ergebnissen der psychischen Gesundheit (MH). Sie stellen die Hypothese auf, dass lokal veröffentlichte Tweets Indikatoren für lokale MH-Ergebnisse sind, und erstellen einen Benchmark-Datensatz namens LocalTweets, der Tweets aus 765 Nachbarschaften (Zensus-Blockgruppen) in den USA mit den entsprechenden MH-Ergebnissen koppelt.

Mit LocalTweets entwickeln die Autoren die erste Bewertungsaufgabe auf Bevölkerungsebene für Twitter-basierte MH-Überwachungssysteme. Sie entwickeln dann eine effiziente und effektive Methode namens LocalHealth, um MH-Ergebnisse auf der Grundlage von LocalTweets vorherzusagen. LocalHealth erreicht mit GPT3.5 den höchsten F1-Score und die höchste Genauigkeit von 0,7429 bzw. 79,78%, was eine Verbesserung des F1-Scores um 59% gegenüber GPT3.5 im Zero-Shot-Szenario darstellt. Die Autoren nutzen LocalHealth auch, um die Schätzungen des CDC für nicht berichtete Nachbarschaften zu extrapolieren und erreichen einen F1-Score von 0,7291.

Die Ergebnisse zeigen, dass Twitter-Daten effektiv genutzt werden können, um Schätzungen der psychischen Gesundheit auf Nachbarschaftsebene zu simulieren. Dies kann direkt verwendet werden, um Nachbarschaften zu identifizieren, die von zusätzlichen Ressourcen für die psychische Gesundheit profitieren könnten, und die Einrichtung von Gemeinschaftsprogrammen für die psychische Gesundheit zu unterstützen.

통계

Die Korrelation zwischen den von der CDC gemeldeten MH-Ergebnissen und den Anzahl der MH-Tweets beträgt im Jahr 2015 0,1640 und sinkt bis 2019 auf 0,0922.
Die Korrelation zwischen den von der CDC gemeldeten MH-Ergebnissen und den Anzahl der Lebensmittelunsicherheits-Tweets beträgt im Jahr 2015 0,1460 und sinkt bis 2019 auf 0,0954.
Die Korrelation zwischen den von der CDC gemeldeten MH-Ergebnissen und den Anzahl der allgemeinen Tweets beträgt im Jahr 2015 0,1299 und sinkt bis 2019 auf 0,0832.
Die Korrelation zwischen den von der CDC gemeldeten MH-Ergebnissen und dem Gebietsbenachteiligungsindex (ADI) beträgt im Jahr 2015 0,6767 und steigt bis 2019 auf 0,7318.

인용구

"Twitter-Daten können effektiv genutzt werden, um Schätzungen der psychischen Gesundheit auf Nachbarschaftsebene zu simulieren."
"LocalHealth erreicht mit GPT3.5 den höchsten F1-Score und die höchste Genauigkeit von 0,7429 bzw. 79,78%, was eine Verbesserung des F1-Scores um 59% gegenüber GPT3.5 im Zero-Shot-Szenario darstellt."

핵심 통찰 요약

LocalTweets to LocalHealth

by Vijeta Deshp... 게시일 arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.13452.pdf

더 깊은 질문

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Versorgung mit Ressourcen für die psychische Gesundheit in Gemeinschaften zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können dazu genutzt werden, um gezielt Gemeinschaften zu identifizieren, die von zusätzlichen Ressourcen für die psychische Gesundheit profitieren könnten. Indem man auf Twitter-Daten basierende Modelle wie LocalHealth einsetzt, kann man Stadtviertel mit potenziell erhöhtem Bedarf an psychischer Gesundheitsversorgung erkennen. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, gezielte Interventionen und Programme zur Verbesserung der psychischen Gesundheit in diesen Gemeinschaften zu entwickeln und umzusetzen. Durch die Identifizierung von Bedarfen auf der Ebene der Nachbarschaft können Gesundheitsdienstleister und Entscheidungsträger effektiver Ressourcen zuweisen und die Gesundheitsversorgung in benachteiligten Gemeinschaften verbessern.

Welche Bedenken hinsichtlich der Datenprivatsphäre und -ethik müssen bei der Verwendung von Twitter-Daten für die Überwachung der psychischen Gesundheit berücksichtigt werden?

Bei der Verwendung von Twitter-Daten für die Überwachung der psychischen Gesundheit müssen verschiedene Bedenken hinsichtlich der Datenprivatsphäre und -ethik berücksichtigt werden. Zunächst einmal ist es wichtig sicherzustellen, dass die gesammelten Daten anonymisiert und aggregiert werden, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Es ist wichtig, nur öffentlich zugängliche Daten zu verwenden und keine persönlich identifizierbaren Informationen zu extrahieren. Darüber hinaus müssen Forscher sicherstellen, dass die Verwendung von Twitter-Daten ethisch vertretbar ist und die Zustimmung der Nutzer respektiert wird. Es ist wichtig, transparent über die Datenverwendung zu sein und sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Studie verantwortungsbewusst und ethisch korrekt interpretiert und angewendet werden.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Gesundheitsbereiche wie Infektionskrankheiten oder chronische Erkrankungen übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie zur Nutzung von Twitter-Daten für die Überwachung der psychischen Gesundheit können auf andere Gesundheitsbereiche wie Infektionskrankheiten oder chronische Erkrankungen übertragen werden. Ähnliche Modelle und Methoden könnten verwendet werden, um öffentliche Gesundheitsdaten aus sozialen Medien zu extrahieren und zu analysieren, um frühzeitige Anzeichen von Krankheitsausbrüchen oder Gesundheitstrends zu identifizieren. Durch die Anwendung von Natural Language Processing-Techniken und Machine Learning-Algorithmen auf Twitter-Daten könnten Gesundheitsbehörden und Forscher in der Lage sein, prädiktive Modelle für verschiedene Gesundheitsbereiche zu entwickeln und die öffentliche Gesundheit zu verbessern. Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten somit als Grundlage für die Entwicklung von Überwachungssystemen und Interventionen in verschiedenen Gesundheitsbereichen dienen.