McIver,David J %A Hawkins,Jared B %卡塔尔世界杯8强波胆分析A Chunara,Rumi A Chatterjee,Arnaub K %A Bhandari,Aman Fitzgerald,Timothy P %A Jain,Sachin H %A Brownstein,John S %+波士顿儿童医院，哈佛医学院，300 Longwood Ave.，马萨诸塞州波士顿，02115，美国，1 902 213 9005，david.mciver@childrens.harvard.edu %K睡眠问题%K社交媒体%K失眠%K新方法%K情绪%K抑郁%D 2015 %7 08.06.2015 %9原创论文%J J医学互联网Res %G英语%X背景:失眠等睡眠问题影响着超过5000万美国人，并可能导致严重的健康问题，包括抑郁和肥胖，并可能增加受伤的风险。Twitter等社交媒体平台为研究和识别疾病和社会现象提供了令人兴奋的潜力。目的:我们的目的是确定社交媒体是否可以作为一种方法来进行睡眠问题的研究。方法:收集并整理推特帖子，以确定用户是否表现出睡眠问题的迹象，基于推文中出现的几个关键词，如失眠、“睡不着”、安必恩等。推文中包含任何关键字的用户被指定为自认为有睡眠问题的用户(睡眠组)。没有自认为有睡眠问题的用户(非睡眠组)是从不包含用作睡眠问题代理的预定义单词或短语的推文中选择的。结果:收集了推文数量、好友、关注者、位置等用户数据，以及推文的时间和日期。此外，每条推文的情绪和每个用户的平均情绪被确定，以调查不睡觉组和睡觉组之间的差异。研究发现，与其他用户相比，睡眠组用户在Twitter上的活跃程度明显较低(P=.04)，朋友数量较少(P<.001)，关注者数量较少(P<.001)，在调整了每个用户帐户的活跃时间后。 Sleep group users were more active during typical sleeping hours than others, which may suggest they were having difficulty sleeping. Sleep group users also had significantly lower sentiment in their tweets (P<.001), indicating a possible relationship between sleep and pyschosocial issues. Conclusions: We have demonstrated a novel method for studying sleep issues that allows for fast, cost-effective, and customizable data to be gathered. %M 26054530 %R 10.2196/jmir.4476 %U //www.mybigtv.com/2015/6/e140/ %U https://doi.org/10.2196/jmir.4476 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26054530

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