Att förstå relationerna mellan miljö, beteende och hälsa är en central fråga för folkhälsoforskare. Även om ett antal nyligen genomförda studier har undersökt användningen av sociala medier för att spåra infektionssjukdomar som influensa, har föga arbete gjorts för att avgöra om andra hälsoproblem kan härledas. I detta dokument presenterar vi en storskalig studie av 27 hälsorelaterad statistik, inklusive fetma, sjukförsäkring, tillgång till hälsosamma livsmedel och födelsetal för tonåringar. Vi utför en språklig analys av Twitter-aktiviteten i de 100 mest folkrika länen i USA, och finner en betydande korrelation med 6 av de 27 hälsostatistiken. Jämfört med traditionella modeller baserade enbart på demografiska variabler, finner vi att förstärkande modeller med Twitter-baserad information förbättrar prediktiv noggrannhet för 20 av 27 statistik, vilket tyder på att denna nya metod kan komplettera befintliga metoder.
Culotta REF använder väldefinierade lexikon som LIWC och vissa demografiska variabler om användare för att förutsäga länsomfattande hälsostatistik (t.ex. fetma och diabetes) av de 100 mest folkrika länen i USA.
Estimating county health statistics with twitter
{'venue': "CHI '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}