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消除社交媒体数据偏见对更好地理解电子烟相关态度和行为的重要性

Jon-Patrick Allem，埃米利奥费拉拉

中国医学医学杂志，2016;18(8):e219

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作者对《COVID-19背景下的社交媒体两极分化和回音室:案例研究》同行评议的回应

朱莉江，湘任，埃米利奥费拉拉

JMIRx Med 2021;2(3):e32266

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COVID-19大流行期间生物医学研究出版物作者的性别差异:回顾性观察研究

Goran Muric，克里斯蒂娜Lerman，埃米利奥费拉拉

中国医学杂志，2016;23(4):e25379

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使用社交媒体数据的电子烟监控:社交机器人，新兴话题和趋势

Jon-Patrick Allem，埃米利奥费拉拉，Sree Priyanka Uppu，苔丝·波利·克鲁兹，詹妮弗·B·安格

JMIR公共卫生监测2017;3(4):e98

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追踪关于COVID-19大流行的社交媒体话语:开发一个公共冠状病毒推特数据集

艾米丽陈，克里斯蒂娜Lerman，埃米利奥费拉拉

JMIR公共卫生监测2020;6(2):e19273

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关于COVID-19在线讨论中的政治党派和反科学态度:推特内容分析

Ashwin饶，弗雷德Morstatter，寻常的胡，艾米丽陈，基斯Burghardt，埃米利奥费拉拉，克里斯蒂娜Lerman

中国医学杂志，2016;23(6):e26692

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自然环境中纵向行为研究的多模态人类和环境感知:传感器选择、部署和管理框架

布兰登·M·布斯，卡雷尔Mundnich，天天冯，Amrutha Nadarajan，蒂亚戈·福尔克，詹妮弗·L·维拉特，埃米利奥费拉拉，Shrikanth Narayanan

中国医学互联网杂志2019;21(8):e12832

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绘制信息和错误信息景观，以描述社交媒体上的错误信息:全球范围内的COVID-19信息流行病学研究

艾米丽陈，朱莉江，张浩春赫伯特，Goran Muric，埃米利奥费拉拉

中国生物医学工程学报(英文版)

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社交媒体上的COVID-19疫苗犹豫:建立一个公共推特数据集，包括反疫苗内容、疫苗错误信息和阴谋

Goran Muric，Yusong吴，埃米利奥费拉拉

JMIR公共卫生监测2021;7(11):e30642

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COVID-19背景下的社交媒体两极分化和回音室:案例研究

为了消除渗透数据集[23]的潜在机器人的偏差，我们使用Davis等人[24]的方法计算机器人分数，该方法估计分数从0(可能是人类)到1(可能是机器人)，并根据所建议的机器人分数删除了前10%的用户费拉拉[23]。我们最终的数据集包含23.2万名用户，其中有140万次转发互动。平均转发网络度为6.15。

朱莉江，湘任，埃米利奥费拉拉

JMIRx Med 2021;2(3):e29570

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