Genom att samla självrapporterade hälsostatuser över miljontals användare försöker vi karakterisera den mångfald av hälsoinformation som diskuteras i Twitter. Vi beskriver ett ämnesmodelleringsramverk för att upptäcka hälsofrågor på Twitter, en webbplats för sociala medier. Detta är ett undersökande tillvägagångssätt med målet att förstå vilka hälsofrågor som ofta diskuteras i sociala medier. Detta dokument beskriver i detalj en statistisk ämnesmodell som skapats för detta ändamål, Ailment Topic Aspect Model (ATAM), samt vårt system för filtrering av allmänna Twitter data baserat på hälso sökord och övervakad klassificering. Vi visar hur ATAM och andra ämnesmodeller automatiskt kan dra slutsatser om hälsofrågor i 144 miljoner Twitter-meddelanden från 2011 till 2013. ATAM upptäckte 13 sammanhängande kluster av Twitter-meddelanden, varav några korrelerar med säsongsinfluensa (r = 0,689) och allergier (r = 0,810) tidsövervakningsdata samt motion (r =.534) och fetma (r = 2.631) relaterade geografiska undersökningsdata i USA. Dessa resultat visar att det är möjligt att automatiskt upptäcka ämnen som uppnår statistiskt signifikanta korrelationer med sanningsdata, trots att man använder minimal mänsklig övervakning och inga historiska data för att träna modellen, i motsats till tidigare arbete. Dessutom visar dessa resultat att en enda allmän användningsmodell kan identifiera många olika hälsofrågor i sociala medier.
En ram för att upptäcka hälsorelaterade ämnen presenterades av Ref.
Discovering Health Topics in Social Media Using Topic Models
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}