Med spridningen av sociala nätverk och bloggar används Internet i allt större utsträckning för att sprida personlig hälsoinformation snarare än bara som informationskälla. I detta dokument utnyttjar vi rikedomen av användargenererade data, som finns tillgängliga via mikrobloggningstjänsten Twitter, för att uppskatta och spåra förekomsten av hälsoförhållanden i samhället. Metoden är baserad på två steg: vi börjar med att extrahera eventuellt relevanta tweets med hjälp av en uppsättning speciellt skapade reguljära uttryck, och sedan klassificera dessa inledande meddelanden med hjälp av maskininlärningsmetoder. Dessutom valde vi ut relevanta funktioner för att förbättra resultaten och genomförandetiderna. För att testa metoden övervägde vi fyra hälsotillstånd eller tillstånd, nämligen influensa, depression, graviditet och ätstörningar, och två platser, Portugal och Spanien. Vi presenterar de resultat som erhållits och visar att detektionsresultaten och metodens prestanda förbättras efter val av funktion. Resultaten är lovande, med områden under mottagaren som fungerar karakteristisk kurva mellan 0,7 och 0,9, och f-mätvärden runt 0,8 och 0,9. Detta faktum tyder på att ett sådant tillvägagångssätt är en genomförbar lösning för att mäta och följa utvecklingen av hälsostater i samhället.
I REF klassificeras fyra olika hälsoförhållanden med hjälp av maskininlärningsmetoder över en corpus av tweets extraheras genom att tillämpa en uppsättning skapade reguljära uttryck.
Twitter: A Good Place to Detect Health Conditions
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}