論文の概要: Quantifying Community Characteristics of Maternal Mortality Using Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06303v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 04:57:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:58:05.289853
• Title: Quantifying Community Characteristics of Maternal Mortality Using Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアを用いた母性死亡の地域特性の定量化
• Authors: Rediet Abebe, Salvatore Giorgi, Anna Tedijanto, Anneke Buffone, H. Andrew Schwartz
• Abstract要約: コミュニティの特徴に関する洞察を提供する上で,ソーシャルメディア言語が果たす役割について検討する。 Twitter上で妊娠関連トピックに言及する確率は、標準的な社会経済やリスク変数よりも高い精度で母体死亡率を予測する。 次に、コミュニティ言語の心理的次元を調査し、信頼度が低く、ストレスが強く、ネガティブな感情的言語の使用が死亡率の上昇に著しく関係していることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.265295793821931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While most mortality rates have decreased in the US, maternal mortality has increased and is among the highest of any OECD nation. Extensive public health research is ongoing to better understand the characteristics of communities with relatively high or low rates. In this work, we explore the role that social media language can play in providing insights into such community characteristics. Analyzing pregnancy-related tweets generated in US counties, we reveal a diverse set of latent topics including Morning Sickness, Celebrity Pregnancies, and Abortion Rights. We find that rates of mentioning these topics on Twitter predicts maternal mortality rates with higher accuracy than standard socioeconomic and risk variables such as income, race, and access to health-care, holding even after reducing the analysis to six topics chosen for their interpretability and connections to known risk factors. We then investigate psychological dimensions of community language, finding the use of less trustful, more stressed, and more negative affective language is significantly associated with higher mortality rates, while trust and negative affect also explain a significant portion of racial disparities in maternal mortality. We discuss the potential for these insights to inform actionable health interventions at the community-level.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの死亡率はアメリカで減少しているが、母体死亡率は増加しており、OECD諸国の中で最も高い。 公衆衛生研究は、比較的高いか低いかのコミュニティの特徴をよりよく理解するために進行中である。 本研究では,このようなコミュニティの特徴について,ソーシャルメディア言語が果たす役割について考察する。 アメリカの郡で発生した妊娠関連ツイートを分析して、モーニングシック、セレブリティ妊娠中絶、中絶の権利など、さまざまなトピックを明らかにします。 これらのトピックをtwitter上で言及する頻度は、収入、人種、医療へのアクセスといった標準的な社会経済的およびリスク変数よりも高い精度で母性死亡率を予測することが判明した。 次に,地域言語の心理的次元を調査し,より信頼度が低く,よりストレスが強く,よりネガティブな感情的言語の使用が死亡率の上昇と著しく関連していることを見いだし,信頼とネガティブな影響は母性死亡率における人種的格差のかなりの部分を説明する。 我々は,これらの知見が地域レベルで行動可能な健康介入を通知する可能性について論じる。

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