WWWApr, 2014

利用 Twitter 和医疗记录进行在线诊断的现场验证

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TL;DR使用社交媒体数据进行疾病监测，提出了一种基于个人水平而非人口统计学水平的新的疾病监测系统，通过组合文本分析、异常检测和社交网络分析等手段，可以在个人水平诊断感染流感的准确性超过 99%。
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发现论文，激发创造
  • Twitter 对话预测每日 COVID-19 确诊病例

    本研究利用推特对澳大利亚 COVID-19 病例进行情感分析和话题模型分析，探究社交媒体对疫情预测的作用，结果表明加入社交媒体变量可以改进疫情预测模型的准确性，并发布全球的 MegaGeoCOV 数据集，以帮助更好地理解全球疫情的动态。

    Jun, 2022

  • COVIDHealth: 一个基于 Twitter 的数据集和基于机器学习的网络应用程序，用于分类 COVID-19 讨论

    开发了基于机器学习的网络应用程序，用于自动分类社交媒体上的 COVID-19 相关讨论，并提供了用于分类的基准结果。

    Feb, 2024

  • 通过临床问卷学习实现简单灵活的精神障碍检测模型

    研究了使用社交媒体的语言特征来检测心理健康问题，并提出了一种能够有效利用领域知识、可被应用于其他心理障碍以及能够提供可解释检测结果的模型。

    Jun, 2023

  • 追踪社交媒体上关于 COVID-19 大流行的话题：公共冠状病毒 Twitter 数据集的建立

    本文描述了自 2020 年 1 月 22 日以来我们不断收集的多语种新冠状病毒 Twitter 数据集，旨在通过研究在线谈话动态以及科学信息和未经验证的谣言的跟踪等方面，了解这一全球性危机的影响。最终，该数据集可能有助于推动针对这一全球危机的知情决策和有针对性的政策干预。

    Mar, 2020

  • 生物医学 Twitter 帖子中的索赔检测

    本文旨在填补社交媒体生物医学领域中技术自动验证和虚假新闻检测方法的研究空白，使用样本与新冠肺炎、麻疹、囊性纤维化和抑郁症相关的推文，开发出一个检测自动化声明的模型，并且在嵌入式分类器和 BERT 转移学习方面进行基础分类实验，分析揭示出笔者所构建的医学推特大多数都包含自动化声明信息。

    Apr, 2021

  • 新冠疫情微博数据情感分析

    本论文通过分析推特数据集，使用多种机器学习算法评估情感，并对数据集的情境进行学习，以识别正面、负面和中性情绪，并向公众传达积极意见，提高公众意识和预防新冠病毒。

    Nov, 2021

  • 运用深度学习简化社交媒体信息检索，为公共卫生研究提供服务

    本研究介绍了一种基于 BERT 的命名实体识别（NER）模型，一个深度学习规范化模块以及一个半监督聚类模块构建的框架，用于从社交媒体中提取与 COVID-19 相关的症状词典，并对其进行标准化，以减少在基于社交媒体的公共卫生研究中的关键词匹配信息检索约束。

    Jun, 2023

  • 基于推特的偏见医疗声称级联检测

    社交媒体上可能会传播强调社会识别因素与疾病之间误导性相关性的医疗声明，而不考虑健康的结构性决定因素。我们的研究旨在识别 Twitter 上的偏见医疗声明并测量它们的传播程度。我们提出了一个机器学习框架，使用 RoBERTa 模型检测医疗声明，使用 DistilBERT 模型分类偏见。在识别出原始的有偏见医疗声明后，我们进行了转推级联分析，计算它们的个体传播范围和传播速率。我们发现，包含偏见声明的推文传播得比无偏见声明的更快、更远。

    Dec, 2023

  • 维基百科全球疾病监测与预测

    本文提出了一种新的基于维基百科网页访问日志的监测传染病的方案，并且通过实验证明这种方法具有高准确性和预测能力，可以用于全球各地的使用。

    May, 2014

  • 新冠疫情期间 Twitter 上的虚假信息和错误信息

    本研究基于 2020 年 1 月 29 日至 3 月 4 日期间采集的 6700 万条推特，分析了 COVID-19 在 Twitter 上的公共讨论，研究人员从用户所在的国家、社会身份和政治倾向等方面分类，发现虽然大多数有影响力的推特来自新闻媒体、政府官员和个人新闻记者，但影响力最大的推特仍然由普通用户发布。普通用户更容易传播提到 “假新闻” URL 和虚假信息故事情节的推文，而指向 “假新闻” 站点的 URL 的推文最有可能在来源国内被转发，因此不太可能在国际上传播。

    Jun, 2020