論文の概要: Location inference on social media data for agile monitoring of public
health crises: An application to opioid use and abuse during the Covid-19
pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01778v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 17:55:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 08:51:30.451207
- Title: Location inference on social media data for agile monitoring of public
health crises: An application to opioid use and abuse during the Covid-19
pandemic
- Title（参考訳）: 公衆衛生危機のアジャイルモニタリングのためのソーシャルメディアデータの位置情報推定:コビッドウイルスパンデミックにおけるオピオイドの使用と乱用への応用
- Authors: Angela E. Kilby and Charlie Denhart
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、オピオイド(オピオイド)の流行と交差し、独自の公衆衛生危機を生み出している。
ソーシャルメディアデータを用いて、パンデミック時のオピオイドユーザー体験の洞察を抽出する。
ウイルスの拡散を抑えることよりも、経済再開を優先する州政府の戦略は、オピオイドユーザーにとって著しく異なる環境と結果を生み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Covid-19 pandemic has intersected with the opioid epidemic to create a
unique public health crisis, with the health and economic consequences of the
virus and associated lockdowns compounding pre-existing social and economic
stressors associated with rising opioid and heroin use and abuse. In order to
better understand these interlocking crises, we use social media data to
extract qualitative and quantitative insights on the experiences of opioid
users during the Covid-19 pandemic. In particular, we use an unsupervised
learning approach to create a rich geolocated data source for public health
surveillance and analysis. To do this we first infer the location of 26,000
Reddit users that participate in opiate-related sub-communities (subreddits) by
combining named entity recognition, geocoding, density-based clustering, and
heuristic methods. Our strategy achieves 63 percent accuracy at state-level
location inference on a manually-annotated reference dataset. We then leverage
the geospatial nature of our user cohort to answer policy-relevant questions
about the impact of varying state-level policy approaches that balance economic
versus health concerns during Covid-19. We find that state government
strategies that prioritized economic reopening over curtailing the spread of
the virus created a markedly different environment and outcomes for opioid
users. Our results demonstrate that geospatial social media data can be used
for agile monitoring of complex public health crises.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、オピオイド(オピオイド)の流行やヘロインの使用、虐待に関連する社会的・経済的ストレスを併せ持つ、ウイルスの健康と経済的影響と関連するロックダウンによって、独自の公衆衛生危機を生み出すために、オピオイドの流行と交差している。
こうしたインターロックの危機をよりよく理解するために、ソーシャルメディアデータを用いて、コビッド19のパンデミックにおけるオピオイドユーザー体験の質的、定量的な洞察を抽出する。
特に、教師なしの学習アプローチを用いて、公衆衛生監視と分析のための豊富な位置情報データソースを作成します。
そこで我々はまず,名前付きエンティティ認識,ジオコーディング,密度ベースのクラスタリング,ヒューリスティックな手法を組み合わせて,オピエート関連サブコミュニティ(サブreddit)に参加する26,000人のredditユーザの位置を推測した。
本手法は,手動アノテーションによる参照データセット上の状態レベルの位置推定において,63%の精度を実現する。
次に、経済と保健のバランスをとる様々な国家レベルの政策アプローチの影響について、政策関連の問題に答えるために、ユーザーコホートの地理空間の性質を活用します。
ウイルスの拡散を抑えることよりも、経済再開を優先する州政府の戦略は、オピオイドユーザーにとって著しく異なる環境と結果を生み出した。
以上の結果から,地理空間ソーシャルメディアデータは,複雑な公衆衛生危機に対するアジャイルな監視に利用できることが示された。
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