Vi beskriver en strategi för insamling av utbildningsdata som behövs för att bygga ett social-media-drivet system för tidig upptäckt för personer i riskzonen för (förebyggande) typ 2-diabetes mellitus (T2DM). Strategin använder en spelliknande frågesport med data och frågor förvärvade halvautomatiskt från Twitter. Frågorna är utformade för att inspirera deltagarengagemang och samla in relevanta data för att utbilda en folkhälsomodell som tillämpas på individer. Tidigare system utformade för att använda sociala medier som t.ex. Twitter för att förutsäga fetma (en riskfaktor för T2DM) fungerar på hela samhällen som stater, län eller städer, baserat på statistik som samlats in av myndigheter. Eftersom det finns stora skillnader mellan individer inom dessa grupper skulle utbildningsdata på individuell nivå vara effektivare, men dessa uppgifter är svåra att få tag på. Det tillvägagångssätt som föreslås här syftar till att ta itu med denna fråga. Vår strategi har två steg. För det första utbildade vi en slumpmässig skogsklassare på data som samlats in från (offentlig) Twitter-status och statistik på toppnivå med toppmodern noggrannhet. Vi konverterade sedan denna classifier till en 20-frågor-stil frågesport och gjorde den tillgänglig på nätet. Genom att göra det uppnådde vi ett stort engagemang med individer som tog frågesporten, samtidigt som vi byggde upp en utbildning av frivilligt levererade data på individnivå för framtida klassificering.
REF föreslog en strategi som använder en spelliknande frågesport med data och frågor förvärvade halvautomatiskt från Twitter för att förvärva relevanta utbildningsdata som krävs för att upptäcka enskilda T2DM-risker.
Towards using social media to identify individuals at risk for preventable chronic illness
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}