論文の概要: Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10454v1
• Date: Thu, 21 May 2020 03:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 23:46:25.861518
• Title: Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit
• Title（参考訳）: Reddit上でのCOVID-19体験談話からの症状抽出
• Authors: Curtis Murray, Lewis Mitchell, Jonathan Tuke, Mark Mackay
• Abstract要約: 新型コロナウイルスに関するソーシャルメディアの議論は、ウイルスが人々の生活にどのように影響するかについての豊富な情報源を提供する。 症状発生後最初の14日間の個人経験を通じて、COVID-19に関する議論の変化を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11470070927586014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media discussion of COVID-19 provides a rich source of information into how the virus affects people's lives that is qualitatively different from traditional public health datasets. In particular, when individuals self-report their experiences over the course of the virus on social media, it can allow for identification of the emotions each stage of symptoms engenders in the patient. Posts to the Reddit forum r/COVID19Positive contain first-hand accounts from COVID-19 positive patients, giving insight into personal struggles with the virus. These posts often feature a temporal structure indicating the number of days after developing symptoms the text refers to. Using topic modelling and sentiment analysis, we quantify the change in discussion of COVID-19 throughout individuals' experiences for the first 14 days since symptom onset. Discourse on early symptoms such as fever, cough, and sore throat was concentrated towards the beginning of the posts, while language indicating breathing issues peaked around ten days. Some conversation around critical cases was also identified and appeared at a roughly constant rate. We identified two clear clusters of positive and negative emotions associated with the evolution of these symptoms and mapped their relationships. Our results provide a perspective on the patient experience of COVID-19 that complements other medical data streams and can potentially reveal when mental health issues might appear.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスに関するソーシャルメディアの議論は、ウイルスが従来の公衆衛生データセットと質的に異なる人々の生活にどのように影響するかについての豊富な情報源を提供する。 特に、個人がウイルスの経験をソーシャルメディア上で自己報告する場合、患者が抱く症状の各段階の感情を識別することができる。 Redditのフォーラムr/COVID19 Positiveに投稿された投稿には、新型コロナウイルス陽性患者のファーストハンドアカウントが含まれている。 これらの投稿には、テキストが言及する症状を発症した後の日数を示す時間的構造が描かれることが多い。 トピックモデリングと感情分析を用いて、症状発生後最初の14日間の個人経験を通して、COVID-19に関する議論の変化を定量化する。 呼吸障害の言語は10日前後にピークを極めたが, 発熱, せき, 喉痛などの早期症状の経過は, 術後早期に集中した。 批判的なケースに関する会話も特定され、ほぼ一定の割合で現れた。 これらの症状の進化に伴うポジティブ感情とネガティブ感情の2つの明確なクラスターを同定し,それらの関係をマッピングした。 結果は、他の医療データの流れを補完し、精神的な健康問題がいつ現れるかを明らかにする新型コロナウイルスの患者体験を展望する。

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