在护理研究中使用自然语言处理来分析社交媒体数据的利用:一个范围的审查

科学领域:

• 护理信息学 护理信息学
• 计算社会科学 计算社会科学
• 健康 数据科学 数据科学

背景情况:

• 社交媒体产生了大量与护理相关的数据,为基于证据的政策制定提供了潜力.
• 自然语言处理 (NLP) 是分析这些复杂的社交媒体数据的关键方法.
• 在护理社交媒体分析中NLP应用的范围需要全面审查.

研究的目的:

• 对利用NLP进行社交媒体数据分析的护理研究进行范围审查.
• 综合NLP程序,技术,工具和护理研究中的伦理考虑方面的证据.
• 确定NLP在护理相关社交媒体数据的应用中的当前趋势和差距.

主要方法:

• 使用了一个范围审查方法.
• 在主要的数据库中进行了搜索:PubMed,CINAHL,Web of Science和IEEE Xplore.
• 用数据提取和描述性总结来分析38项纳入的研究.

主要成果:

• 主题建模 (例如,潜伏的迪里克莱特分配) 和情感分析是最常见的NLP技术.
• 通常使用的NLP工具包括Python库 (NLTK,spaCy) 和R包 (LDAvis).
• 许多研究缺乏道德认可和用户数据匿名化.

结论:

• 在护理社会媒体分析中NLP的采用正在增长,为研究人员提供了宝贵的资源.
• 该领域还处于芽阶段,突出了方法论进步的机遇.
• 在护理研究中需要标准化的框架和监管政策,以实现伦理和强大的NLP应用.