TY -的盟Tighe帕特里克J AU -戈德史密斯,瑞安C盟,Gravenstein迈克尔AU -伯纳德,H罗素盟——Fillingim罗杰B PY - 2015 DA - 2015/04/02 TI -痛苦的微博:文本,情绪,和社区的结构分析微博与疼痛有关乔- J地中海互联网Res SP - e84六世- 17 - 4 KW - Twitter消息KW -情绪KW -文本挖掘KW -社交网络AB -背景:尽管社交媒体广泛流行，但人们对这些媒体用户发布的与痛苦有关的帖子的程度和背景知之甚少。目的:目的是研究与疼痛相关的推文的类型、背景和传播。方法:我们对来自50个城市的疼痛相关推文进行内容分析，以不引人注目地探索关于疼痛的交流的含义和模式。内容是根据每天的地点和时间，以及在线社交网络的背景进行检查的。结果:与“疼痛”相关的最常见词汇包括“感觉”(n=1504)、“不”(n=702)和“爱”(n=649)。正面情绪的推文比例从马尼拉的13%到加州洛杉矶的56%不等，各城市的中位数为29%。从时间上看，具有积极情绪的推文比例从1600年的24%到2400年的38%不等，中位数为32%。与苹果、曼联和奥巴马等常见词汇相关的社交网络相比，基于twitter的与疼痛相关的社交网络表现出更大的稀疏性和更低的连通性。与客观词汇如苹果(0.26)、曼联(0.14)和奥巴马(0.25)相比，情绪词汇如累(0.45)、高兴(0.43)和悲伤(0.4)的词簇数量与节点数的比例更大。 Conclusions: Taken together, our results suggest that pain-related tweets carry special characteristics reflecting unique content and their communication among tweeters. Further work will explore how geopolitical events and seasonal changes affect tweeters’ perceptions of pain and how such perceptions may affect therapies for pain. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2015/4/e84/ UR - https://doi.org/10.2196/jmir.3769 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25843553 DO - 10.2196/jmir.3769 ID - info:doi/10.2196/jmir.3769 ER -