用机器学习,主题建模和时间分析对191,972条推特进行大规模分析

科学领域:

• 公共卫生
• 数字健康传播
• 社交媒体分析

背景情况:

• 社交媒体平台对于传播艾滋病毒信息至关重要,
• 在社交媒体上对艾滋病毒言论的现有研究范围,规模和及时性有限,特别是在COVID-19后,Twitter将其重新命名为X.
• 对于有效的公共卫生策略来说, 了解有关艾滋病毒的综合性话语至关重要.

研究的目的:

• 确定当前与艾滋病毒相关的社交媒体讨论的主题.
• 对艾滋病毒内容进行理论和数据驱动的专题分析方法进行比较.
• 研究情绪反应和时间模式对艾滋病毒内容传播的影响.

主要方法:

• 分析了2023年6月至2024年8月的191,972条推文.
• 使用监督机器学习进行文本分类和比较主题建模 (理论驱动与数据驱动的LDA).
• 使用情绪分析 (VADER,NRC情绪词典) 和时间趋势分析来评估参与度.

主要成果:

• 信息和教育内容占艾滋病毒话语的大部分 (63.02%),其次是意见 (12.43%) 和个人经验 (10.25%).
• 数据驱动主题建模确定了8个不同的主题,与理论驱动类别相比,有些重叠和独特的发现.
• 官方活动 (如世界艾滋病日) 显示参与延迟,而社区活动 (如国家艾滋病毒检测日) 则促使同行即时互动.

结论:

• 关于艾滋病毒的讨论主要以信息内容为主, 预防成为主要重点.
• 有效的艾滋病毒传播需要将医疗信息与社区观点和战略信息时间结合起来.
• 这些研究结果为数字化宣传策略提供了指导,以在疫情后的时代将弱势群体与医疗保健服务联系起来.