論文の概要: Proposing a conceptual framework: social media listening for public
health behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02037v1
- Date: Sun, 30 Jul 2023 03:03:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 01:58:59.675026
- Title: Proposing a conceptual framework: social media listening for public
health behavior
- Title（参考訳）: 概念的枠組みの提案--ソーシャルメディアによる公衆衛生行動の聴取
- Authors: Shu-Feng Tsao, Helen Chen, Samantha Meyer, Zahid A. Butt
- Abstract要約: ソーシャルメディアデータや自然言語処理技術を用いたソーシャルリスニングや誤情報研究に特化して設計されたフレームワークは存在しない。
我々は、ピアレビュー誌に掲載された新型コロナウイルス関連研究で使用される理論とモデルを収集した。
我々は、既存の理論の重要な属性を統合するだけでなく、新たな属性を追加することで、公衆衛生行動概念フレームワークのためのソーシャルメディアリスニングを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38233569758620045
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Existing communications and behavioral theories have been adopted to address
health misinformation. Although various theories and models have been used to
investigate the COVID-19 pandemic, there is no framework specially designed for
social listening or misinformation studies using social media data and natural
language processing techniques. This study aimed to propose a novel yet
theory-based conceptual framework for misinformation research. We collected
theories and models used in COVID-19 related studies published in peer-reviewed
journals. The theories and models ranged from health behaviors, communications,
to misinformation. They are analyzed and critiqued for their components,
followed by proposing a conceptual framework with a demonstration. We reviewed
Health Belief Model, Theory of Planned Behavior/Reasoned Action, Communication
for Behavioral Impact, Transtheoretical Model, Uses and Gratifications Theory,
Social Judgment Theory, Risk Information Seeking and Processing Model,
Behavioral and Social Drivers, and Hype Loop. Accordingly, we proposed the
Social Media Listening for Public Health Behavior Conceptual Framework by not
only integrating important attributes of existing theories, but also adding new
attributes. The proposed conceptual framework was demonstrated in the Freedom
Convoy social media listening. The proposed conceptual framework can be used to
better understand public discourse on social media, and it can be integrated
with other data analyses to gather a more comprehensive picture. The framework
will continue to be revised and adopted as health misinformation evolves.
- Abstract（参考訳）: 既存のコミュニケーションと行動理論は、健康上の誤報に対処するために採用されている。
新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの調査には様々な理論やモデルが用いられてきたが、ソーシャルメディアデータや自然言語処理技術を用いたソーシャルリスニングや誤情報研究のために特別に設計されたフレームワークは存在しない。
本研究は,新しい理論に基づく誤情報研究のための概念枠組みを提案することを目的とした。
我々は、ピアレビュー誌に掲載された新型コロナウイルス関連研究で使用される理論とモデルを収集した。
理論とモデルは、健康行動、コミュニケーション、誤情報など多岐にわたる。
コンポーネントを分析して批判し、続いてデモで概念的なフレームワークを提案します。
健康信念モデル,計画行動/調整行動の理論,行動インパクトのためのコミュニケーション,超理論モデル,利用と満足理論,社会的判断理論,リスク情報探索と処理モデル,行動と社会的ドライバ,ハイプループについて検討した。
そこで我々は,既存の理論の重要な属性を統合するだけでなく,新たな属性を追加することで,公衆衛生行動の概念的枠組みとしてソーシャルメディアリスニングを提案する。
提案する概念的枠組みは、ソーシャルメディアリスニングのfreedom convoyで実証された。
提案する概念的枠組みはソーシャルメディア上での公開談話をよりよく理解するために利用することができ、他のデータ分析と統合してより包括的な画像を集めることができる。
健康上の誤情報が進化するにつれ、このフレームワークは引き続き改訂され、採用される。
関連論文リスト
- Community Shaping in the Digital Age: A Temporal Fusion Framework for Analyzing Discourse Fragmentation in Online Social Networks [45.58331196717468]
本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるオンラインコミュニティの動態を解析するための枠組みを提案する。
テキスト分類と動的ソーシャルネットワーク分析を組み合わせることで,コミュニティの形成と進化を促進するメカニズムを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T03:03:02Z) - Decoding Digital Influence: The Role of Social Media Behavior in Scientific Stratification Through Logistic Attribution Method [6.285608271780605]
本研究では,ソーシャルメディアが科学的階層化と移動性に与える影響を包括的に分析する。
メソレベルの視点から説明可能なロジスティック分析を用いて、ソーシャルメディアの行動と科学的社会的成層との相関を探索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T02:01:40Z) - Neural Theory-of-Mind? On the Limits of Social Intelligence in Large LMs [77.88043871260466]
私たちは、今日の最大の言語モデルのひとつに、このようなソーシャルインテリジェンスを最初から欠いていることを示しています。
我々は、人中心のNLPアプローチは、マインドの神経理論に対してより効果的であるかもしれないと結論づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T14:58:58Z) - Aggression and "hate speech" in communication of media users: analysis
of control capabilities [50.591267188664666]
著者らは新メディアにおける利用者の相互影響の可能性を検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、緊急の社会問題について議論する際、攻撃やヘイトスピーチのレベルが高いことが分かった。
結果は、現代のデジタル環境におけるメディアコンテンツの開発に有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-25T15:53:32Z) - Predicting Opinion Dynamics via Sociologically-Informed Neural Networks [31.77040611129394]
本稿では,理論モデルとソーシャルメディアデータを統合した社会学的インフォームドニューラルネットワーク(SINN)を提案する。
特に、理論モデルを常微分方程式(ODE)として再キャストする。
我々は、データを同時に近似し、社会科学的知識を表すODEに適合するニューラルネットワークを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-07T05:55:47Z) - Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and
Challenges [51.29077770446286]
我々は、状態推定、制御、計画、学習のためのアクティブ推論の最先端理論と実装についてレビューする。
本稿では、適応性、一般化性、堅牢性の観点から、その可能性を示す関連する実験を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-03T12:10:26Z) - Models we Can Trust: Toward a Systematic Discipline of (Agent-Based)
Model Interpretation and Validation [0.0]
我々は、モデルから情報を取り出すための相互作用の分野の開発を提唱する。
このような分野の発展に向けたいくつかの方向性を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-23T10:52:22Z) - Forecasting: theory and practice [65.71277206849244]
本稿は、理論と予測の実践について、非体系的なレビューを提供する。
我々は、幅広い理論的、最先端のモデル、方法、原則、アプローチの概要を提供する。
そして、そのような理論概念が様々な実生活の文脈でどのように適用されるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T16:56:44Z) - Social Chemistry 101: Learning to Reason about Social and Moral Norms [73.23298385380636]
我々は、人々の日常的な社会的規範と道徳的判断を研究するための新しい概念的形式主義である社会化学を提示する。
Social-Chem-101は大規模なコーパスで292Kのルールをカタログ化している。
モデルフレームワークであるNeural Norm Transformerは、Social-Chem-101を学習し、一般化し、これまで見つからなかった状況の推論に成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-01T20:16:45Z) - How social feedback processing in the brain shapes collective opinion
processes in the era of social media [0.0]
社会的フィードバックの処理に関する最近の神経科学的知見に基づいて,これらの問題に対処できる理論モデルを構築した。
少数派が結束的な集団として振る舞うと、強い多数派でさえ黙らざるを得ない。
社会的フィードバック理論の枠組みは、社会的および認知神経科学における発見の社会的レベルの含意を理解するために、社会学的理論の必要性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T11:06:34Z) - Theory In, Theory Out: The uses of social theory in machine learning for
social science [3.180013942295509]
機械学習パイプラインの各段階で生じる基本的な方法論的および解釈的疑問に、社会理論がどのように答えられるかを示す。
本論文は,機械学習のツールをソーシャルデータに適用する際の現実的な疑問を,コンピュータや社会科学者のガイドとして扱うことができると考えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-09T20:04:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。