在Reddit中使用自然语言处理方法来调查阿片类药物的使用:范围审查
Alexandra Almeida1,2,3, Thomas Patton3, Mike Conway4
1Scientific Computing Program, Oswaldo Cruz Foundation, Rio de Janeiro, Brazil.
在Reddit数据上的自然语言处理 (NLP) 为阿片类药物危机提供了有价值的见解,有助于监测和干预. 然而,数据代表性和伦理考虑的局限性需要在未来的研究中加以关注.
科学领域:
- 计算社会科学 计算社会科学
- 公共卫生信息学 公共卫生信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 来自Reddit等社交媒体平台的大数据越来越容易获得.
- 可以利用自然语言处理 (NLP) 方法来了解阿片类药物危机.
- 之前的研究已经探索了NLP对公共卫生问题的社交媒体数据的应用.
研究的目的:
- 系统地审查和理解NLP技术对Reddit数据的应用,以研究阿片类药物使用.
- 在Reddit上使用NLP进行阿片类药物危机研究的研究的总体目标,方法,软件和局限性.
主要方法:
- 系统搜索同行评审的研究和会议摘要,截至2022年7月19日.
- 纳入标准:关于阿片类药物使用的研究,使用NLP和分析Reddit数据.
- 数据提取侧重于目标,发现,方法,软件和限制.
主要成果:
- 包括30项研究,按目标分类:传染病学 (73%),传染病监测 (23%),方法学 (20%) 和药监 (10%).
- 常见的NLP方法包括嵌入技术 (40%),预测/分类 (40%),主题建模 (30%) 和情绪分析 (20%).
- Python (67%) 是主要的编程语言;一个关键的限制是关于 Reddit 用户代表性的不确定性 (40%).
结论:
- 应用于Reddit数据的NLP技术为阿片类药物危机监测和社交媒体干预提供了多种应用.
- 虽然NLP可以识别和分析与阿片类药物相关的内容,但它的解释意义有局限性.
- 使用Reddit数据需要标准化的道德准则,以保护用户的匿名性和隐私.
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