原始论文
摘要
背景:社交媒体的使用正变得无处不在,与疾病相关的社区正在网上形成,包括围绕糖尿病的兴趣社区。
摘要目的:我们的目标是通过描述糖尿病相关推文的频率和时间,推文的地理位置,以及所有推文中10%的参与者类型,来检查与糖尿病相关的推文参与情况。
方法:我们在2013年和2014年296亿条推文中识别了带有糖尿病相关搜索词和标签的推文,并提取了文本、时间、位置、转发和用户信息。我们评估了不同搜索词和话题标签使用的推文频率,按月和星期计算,对于提供位置信息的推文,按国家计算。我们还对使用#dsma标签的推文子集进行了这些分析,#dsma是一个专注于糖尿病的社交媒体倡导社区。还抽取了两组用户资料的随机样本,并进行了审查,以了解在线参与的利益相关者的类型。
结果:基于糖尿病相关术语和标签,我们发现了1,368,575条与糖尿病相关的推文。推文有季节性;11月是世界糖尿病日,患病比例更高。带有#dsma的推文子集在周四(协调世界时)最频繁,这与该在线社区组织的每周聊天时间一致。大约2%的推文包含地理位置信息,在美国(东西海岸)最为突出,其次是印度尼西亚和英国。对于从所有推文中随机选择的用户资料,我们无法确定大多数用户与糖尿病的关系;对于使用#dsma标签的资料,我们发现1型糖尿病患者及其护理人员在个体中所占的比例最大。
结论:Twitter正日益成为一个关于糖尿病的在线讨论空间。为了理解这些对话的性质和目的,还需要进一步的定性和定量内容分析。
doi: 10.2196 / diabetes.6256
关键字
简介
社交媒体的使用在美国人中变得无处不在;根据皮尤研究中心的调查,至少76%的成年互联网用户使用某种形式的社交网站,如Facebook或Twitter。
].调查显示,10个患有慢性疾病的美国成年人中有7个(1)在网上查找有关医疗问题、治疗方法和药物的健康信息;(2)在线咨询治疗方法;(3)了解他人的个人健康经验[ ].虽然Facebook仍然是最受欢迎的社交媒体渠道,但美国人使用其他社交媒体渠道的人数正在增加;例如,2014年,估计有23%的在线成年人使用Twitter [
].特别是,糖尿病患者和护理人员开始在Twitter上聚集并参与有关糖尿病的在线对话[ ),参与虚拟交流和分享,并在网上寻求同伴支持。人们对研究与疾病相关的在线社区越来越感兴趣。科学文献中的研究分析了短时间内少量推文的内容;例如,研究观察了当地卫生部门使用Twitter传播糖尿病信息的情况[
, ]并对推特上的数百个糖尿病对话进行了内容分析和用户档案分类[ , ],但我们不知道有研究正式尝试在关注糖尿病的社区中对Twitter指标进行大规模评估。我们的目标是通过描述糖尿病相关推文的频率和时间,推文的地理位置,以及所有推文中10%的参与者类型,来检查与糖尿病相关的推文参与情况。研究结果将帮助我们更好地了解患者、护理人员和医疗从业人员在多大程度上参与与糖尿病相关的社交媒体讨论。
方法
数据收集
我们使用的数据集包含296亿条推文,这些推文是通过Gardenhose访问的推特流应用程序编程接口(API)收集的,收集了推特上所有公共通信的10%(通过与密歇根大学信息学院的正式协议获得)。我们根据糖尿病社区的提供者和患者使用以下查询词和标签的建议,识别了带有糖尿病相关搜索词和标签的推文:“葡萄糖”、“血糖”、“糖尿病”、“胰岛素泵”、“胰岛素”、“#糖尿病”、“#t1d”、“# 1型糖尿病”、“#t2d”、“# 2型糖尿病”、“# 2型”、“#血糖”、“#dsma”(糖尿病社交媒体倡导是一个在线倡导团体,每周举行一次“推特聊天”,为糖尿病患者提供同伴支持),“#doc”(糖尿病在线社区),“#bgnow”(血糖现在,个人分享他们的血糖),“#wearenotwaiting”(糖尿病社区创造的一个短语,与快速获得技术解决方案的需求有关),“#showmeyourpump”(一名美国小姐选手决定明显佩戴胰岛素泵而发起的推特活动),“CWD2014”(糖尿病儿童,糖尿病儿童和糖尿病家庭的糖尿病会议),“blog”(糖尿病博客),以及“diyps”(一个diy人工胰腺项目)。
时空分析
对于检索到的每条推文,我们提取它的文本内容、推文的用户名、推文的发布日期和时间、推文的地理位置信息(如果可用),以及这条推文是否被转发。我们评估了检索到的推文在不同术语和标签上使用的频率。根据每条推文的发布日期信息,我们分析了每个月的推文提取量的变化趋势。我们对两个子集进行了分析:所有发过糖尿病相关推文的用户和至少发过一次#dsma标签的用户。
用户身份分析
然后我们检查了两个用户子集的身份。我们从整个数据集中随机抽取了500个用户。有1424人至少发过一次带有#dsma标签的推文;我们选择关注一个较小的子集,那些至少发过3次#dsma标签推特的人(n=416),因为它可以识别出社区中更活跃的成员,而且它代表的样本数量与我们的整体糖尿病样本数量相似。一名医科学生查看了每个推特用户的个人资料,以确定个人与糖尿病的关系,并将其分为以下15个类别中的一个或多个:医生、护士、营养师、糖尿病教育者、研究人员、1型糖尿病患者、2型糖尿病患者、糖尿病未指明患者、糖尿病患者的照顾者/父母/监护人、糖尿病患者的配偶/重要的其他人、糖尿病患者的朋友、与糖尿病相关的公司、医疗保健组织、糖尿病医疗/设备公司工作的个人,以及其他/未知的人。另一个人则为这两个子集的用户随机挑选了另外50个档案。对所有用户子集的50个分类中有44个分类是一致的。科恩kappa是。58。在#dsma用户的子集中,50个评分者中有40个是一致的。 The Cohen kappa was .71.
结果
在我们整个数据集中的296亿条推文中,根据选定的糖尿病术语和标签,有1368575条与糖尿病相关的推文。其中三分之一(454,261)是转发。
显示推文的数量和百分比,以及在我们的数据集中使用特定搜索词或标签发布推文的用户数量和百分比。最常见的推文是包括糖尿病在内的术语或标签,其次是胰岛素和葡萄糖,最后是糖尿病的类型(即1型糖尿病或2型糖尿病)。
术语 | 微博 n (%) |
用户 n (%) |
糖尿病 | 1200268 (87.7) | 748001 (89.6) |
#糖尿病 | 165868 (12.1) | 67229 (8.1) |
胰岛素 | 83820 (6.1) | 59728 (7.2) |
葡萄糖 | 60033 (4.4) | 46357 (5.6) |
#医生 | 27616 (2.0) | 16457 (2.0) |
# Dsma | 11757 (0.9) | 1424 (0.2) |
血糖 | 10212 (0.7) | 6904 (0.8) |
#内转 | 9040 (0.7) | 3835 (0.5) |
# Dblog | 5711 (0.4) | 1132 (0.1) |
胰岛素泵 | 5179 (0.4) | 4061 (0.5) |
#类型1 | 3211 (0.2) | 1800 (0.2) |
# Type2 | 2905 (0.2) | 1468 (0.2) |
# Bgnow | 2470 (0.2) | 753 (0.1) |
# Type1diabetes | 1812 (0.1) | 1248 (0.1) |
# Bloodsugar | 1718 (0.1) | 1213 (0.1) |
# Type2diabetes | 1388 (0.1) | 1035 (0.1) |
# T2d | 935 (0.1) | 452 (0.1) |
# Showmeyourpump | 932 (0.1) | 645 (0.1) |
# Wearenotwaiting | 327 (< 0.1) | 183 (< 0.1) |
# Diyps | 132 (< 0.1) | 50 (< 0.1) |
# Cwd2014 | 7 (< 0.1) | 7 (< 0.1) |
显示了2年期间糖尿病相关推文的每月分解情况。高峰出现在2013年11月的世界糖尿病日,有超过7万条与糖尿病相关的推文(占推文总数的10%)。 显示社区使用#dsma标签的推文总数。这两个数据都显示了推文数量的增长趋势。
显示了糖尿病相关推文的每月分布情况,其中11月最频繁,可能是由于世界糖尿病日。对于使用#dsma标签的推文, 显示一月份的比例最大。 而且 显示糖尿病相关推文在工作日的比例高于周末;工作日平均推文数量明显高于周末(工作日2011条vs周末1684条,P<措施)。相比之下,大多数#dsma推文都是在周四发布的(Twitter API返回协调世界时),因为糖尿病患者和护理人员社区组织了一个在线聊天,在东部标准时间每周三晚上9点使用#dsma标签参与对话。
大约2%(26763条)的推文带有地理位置信息。
显示了至少有100个地理标记推文的国家的地理标记推文的数量,由于我们的查询条件,这可能会偏向英语国家。美国排名第一,其次是印度尼西亚、英国、委内瑞拉和墨西哥。 在世界地图上显示带有地理标记的推文的位置。就美国而言,参与的地区似乎主要集中在东海岸和中西部,西海岸也有零星地区。从与糖尿病相关的推文中随机抽取的500名用户中,有471人被归类为其他/未知。
显示类别的细分。只有29名用户可以分配身份,包括12家医疗机构和少数1型或2型糖尿病患者以及医疗服务提供者。相比之下,只有15.6%的#dsma会员的身份要么与糖尿病无关,要么根据他们的Twitter资料信息未知。大多数发布#dsma推文的人都患有1型或2型糖尿病,或者是护理人员。只有非常小比例的个人是医疗保健专业人员,与一般的糖尿病相关推文相比,公司和医疗保健利益相关者的参与更少。国家 | 有地理标记的糖尿病推文的数量 |
美国 | 10047年 |
印尼 | 5355 |
联合王国 | 1897 |
委内瑞拉 | 1172 |
墨西哥 | 1042 |
巴西 | 816 |
马来西亚 | 611 |
加拿大 | 590 |
菲律宾 | 439 |
加纳 | 350 |
西班牙 | 325 |
尼日利亚 | 299 |
阿根廷 | 260 |
智利 | 223 |
印度 | 220 |
澳大利亚 | 218 |
多米尼加共和国 | 199 |
荷兰 | 189 |
南非 | 185 |
哥伦比亚 | 167 |
新加坡 | 147 |
爱尔兰 | 107 |
瑞典 | 105 |
用户与糖尿病的关系 | 发布糖尿病相关推文的用户 n (%) |
发布#dsma推文的用户 n (%) |
1型糖尿病患者 | 2 (0.4) | 220 (52.9) |
2型糖尿病患者 | 1 (0.2) | 26日(6.3) |
糖尿病患者(未指明类型) | 4 (0.8) | 39 (9.4) |
照顾者/家长/监护人 | 0 | 38 (9.1) |
配偶/另一半 | 0 | 3 (0.7) |
朋友 | 0 | 1 (0.2) |
护士 | 2 (0.4) | 9 (2.2) |
医生 | 3 (0.6) | 6 (1.4) |
糖尿病教育家 | 0 | 11 (2.6) |
营养师 | 2 (0.4) | 2 (0.5) |
研究员 | 2 (0.4) | 4 (1.0) |
糖尿病的公司 | 1 (0.2) | 7 (1.7) |
糖尿病公司员工 | 0 | 22日(5.3) |
卫生保健组织 | 12 (2.4) | 6 (1.4) |
其他/未知 | 471 (94.2) | 65 (15.6) |
讨论
主要研究结果
我们使用一个大型综合数据集描述了Twitter上与糖尿病相关的推文的频率、时间和位置,该数据集占2年期间所有推文的10%。大量且不断增加的推文表明,社交媒体是一个不断增长和强大的媒体,与糖尿病相关的交流正在发生;此外,推文的位置表明它们是在全球范围内发生的。
就Twitter的参与者而言,我们没有从所有糖尿病相关推文的用户池中随机抽样,确定明确的糖尿病利益相关者。然而,当我们关注来自#dsma社区的用户时,我们确实发现了相当大比例的1型糖尿病患者,这表明他们在每周的推特聊天中使用媒体和标签与更大的虚拟社区交流糖尿病。我们发现很小比例的参与者是医疗保健提供者,这可能与#dsma是一个以患者为中心的聊天相一致,但也可能强调了这样一个事实,即医生不愿参与,或更愿意在社交媒体上隐藏他们的医生或医疗保健提供者身份[
].优势与局限
我们研究的优势包括能够在较长时间内从Twitter数据库中提取10%的所有推文,使用地理位置数据,以及检查正在发推文的参与者的身份。然而,我们也必须承认我们研究的局限性。因为我们只能获得10%的样本,所以我们无法在Twitter上对糖尿病社区进行社交网络分析。我们也认识到,使用标签来定义社区可能有局限性。
结论
Twitter正日益成为一个关于糖尿病的在线讨论空间。为了理解这些对话的性质和目的,还需要进一步的定性和定量内容分析。
作者的贡献
YL和JL构思并领导了这项研究,分析了数据,并起草了手稿。QM、DAH和KZ为研究设计做出了智力贡献,并协助起草了手稿。所有作者都阅读、修改并批准了最终的手稿。
利益冲突
没有宣布。
参考文献
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缩写
API:应用程序编程接口 |
DSMA:社会媒体宣传 |
G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交23.06.16;E Gabarron, T Oser同行评审;对作者10.10.16的评论;订正版本收到21.10.16;接受22.10.16;发表07.11.16
版权©Liu Yang, Qiaozhu Mei, David A Hanauer,郑凯,Joyce M Lee。最初发表在JMIR Diabetes (http://diabetes.www.mybigtv.com), 2016年11月7日。
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