TY -非盟的塞伊·基特曼,史蒂文AU -兰格,维克多AU - Gotway克劳福德,卡罗盟——Okoro,凯瑟琳AU - Lieb,尤金盟——Dhingra Satvinder年代AU - Trimarchi,伊莱恩PY - 2015 DA - 2015/04/20 TI -一个新的公共卫生监测的数据来源:Facebook喜欢乔- J地中海互联网Res SP - e98六世- 17 - 4 KW -大数据KW -社交网络KW -监视KW -慢性疾病AB -背景:对个人健康状况的调查越来越集中于地方一级的情况，而回复率有所下降，并使个人一级的数据收集过程复杂化。与此同时，社交媒体数据的可用性呈爆炸式增长，并已被证明与某些健康状况的流行有关。目的:Facebook点赞可能是数字数据的来源，可以补充传统的公共卫生监测系统，并在地方层面提供数据。我们探索了使用Facebook点赞作为健康结果及其行为决定因素的潜在预测指标。方法:我们在全美214个县和佛罗里达州67个县中的61个县进行了主成分和回归分析，以检验Facebook点赞对死亡率、疾病和生活方式行为的预测质量。这些结果与从人口统计模型中得到的结果进行了比较。健康数据来自2010年和2011年的行为风险因素监测系统(BRFSS)，死亡率数据来自国家生命统计系统。结果:即使在控制年龄、种族和社会经济地位的情况下，Facebook点赞在预测大多数被检查的健康结果和行为方面也具有显著价值，与基本社会人口模型相比，13种不同的健康相关指标的模型拟合改善(调整R2)平均为58%。在人口较少的市场中，没有足够多的小区域数据来测试模型在估计健康状况方面的准确性，但使用佛罗里达州数据的初步分析表明，模型对肥胖数据有很强的拟合性(调整后R2=.77)。 Conclusions: Facebook likes provide estimates for examined health outcomes and health behaviors that are comparable to those obtained from the BRFSS. Online sources may provide more reliable, timely, and cost-effective county-level data than that obtainable from traditional public health surveillance systems as well as serve as an adjunct to those systems. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2015/4/e98/ UR - https://doi.org/10.2196/jmir.3970 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25895907 DO - 10.2196/jmir.3970 ID - info:doi/10.2196/jmir.3970 ER -