Vi ser sociala medier som ett lovande verktyg för folkhälsan, med fokus på användningen av Twitter-inlägg för att bygga prediktiva modeller om barnafödandets påverkan på det kommande beteendet och stämningen hos nya mödrar. Med hjälp av Twitter inlägg, kvantifierar vi postpartum förändringar i 376 mödrar längs dimensioner av socialt engagemang, känslor, sociala nätverk och språklig stil. Vi bygger sedan statistiska modeller från en utbildning uppsättning observationer av dessa åtgärder före och efter den rapporterade förlossningen, för att förutsäga betydande förändringar efter förlossningen hos mödrar. De prediktiva modellerna kan klassificera mödrar som kommer att förändras betydligt efter förlossning med en noggrannhet på 71%, med hjälp av observationer om deras prenatala beteende, och så exakt som 80-83% när dessutom utnyttja de initiala 2-3 veckor av postnatal data. Studien motiveras av möjligheten att använda sociala medier för att identifiera mödrar som löper risk att drabbas av förlossningsdepression, ett underrapporterat hälsoproblem bland stora befolkningsgrupper, och för att informera om utformningen av billiga, integritetskänsliga system för tidig varning och interventionsprogram som syftar till att främja välbefinnande postpartum.
REF analyserade till exempel beteendeförändringar hos nya mödrar som löper risk att drabbas av förlossningsdepression efter förlossningen.
Predicting postpartum changes in emotion and behavior via social media
{'venue': "CHI '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}