Den växande mängden data som samlas in av kvantifierade självverktyg och sociala medier har stor potential för tillämpningar inom personlig medicin. Medan den första innehåller hälsorelaterade fysiologiska signaler, ger den senare insikter i en användares beteende. De två datakällorna har dock i stor utsträckning studerats isolerat. Vi analyserar offentliga data från användare som har valt att ansluta sina MyFitnessPal- och Twitter-konton. Vi visar att en användares framgång med att följa dieten, mätt via deras självloggade matdagböcker, kan förutsägas med hjälp av funktioner som härrör från sociala medier: språkligt, aktivitet och socialt kapital. Vi finner att användare med mer positiv påverkan och ett större socialt nätverk är mer framgångsrika i att lyckas med sina kostmål. Med hjälp av en Granger kausalitetsmetod, visar vi också att sociala medier kan bidra till att förutsäga dagliga förändringar i kostens efterlevnad framgång eller misslyckande med en noggrannhet på 77%, som förbättrar över baslinjen tekniker med 17%. Vi diskuterar konsekvenserna av vårt arbete i utformningen av förbättrade hälsoåtgärder för beteendeförändringar.
Till exempel De Choudhury et al. REF föreslog beräkningsmetoder för att förutsäga individers framgång med att följa dieten med hjälp av språkliga, aktivitets- och sociala kapitalfunktioner som hämtats från deras Twitter-meddelanden.
Computational Approaches Toward Integrating Quantified Self Sensing and Social Media
{'venue': "CSCW '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}