Mikrobloggar på nätet för sociala medier kan vara en värdefull resurs för att i god tid identifiera kritiska tillfälliga hälsorelaterade incidenter eller allvarliga epidemiutbrott. I denna uppsats utforskar vi känsloklassificering av Twitter mikrobloggar relaterade till lokala hot mot folkhälsan, och studerar om den allmänna stämningen effektivt kan utnyttjas i tidig upptäckt eller alarmerande av sådana händelser. Vi analyserar användartweets kring den senaste tidens händelser av Ebola, att hitta skillnader i uttryck av känslor i tweets postade före och efter incidenterna har dykt upp. Vi analyserar också skillnader i tweets karaktär i det omedelbart drabbade området jämfört med områden som ligger långt från händelserna. Resultaten av denna analys tyder på att känslor i sociala medier mikrobloggning data (särskilt från Twitter) kan användas effektivt som en källa till bevis för sjukdom utbrott upptäckt och övervakning.
REF har skapat en känsloklassificering av mikrobloggens innehåll för att studera allmänhetens stämning och effektivt använda det som ett system för tidig varning för epidemiutbrott.
Towards Early Discovery of Salient Health Threats: A Social Media Emotion Classification Technique
{'venue': 'PSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}