对男同性恋用户推文中疾病与病症的刻画
社会与信息网络
2018-03-28 v1 计算机与社会
应用统计
机器学习
摘要
关于女同性恋、男同性恋、双性恋、跨性别和酷儿（LGBTQ）人群的健康问题存在信息匮乏，他们经常被排除在全国性人口评估、健康研究和临床试验之外。因此，医学专家和研究人员缺乏对这些人群面临的健康差异的全面了解。幸运的是，可以利用 Twitter 数据等公开可用的社交媒体数据来支持公共卫生政策制定者和管理者关于 LGBTQ 人群的决策。本研究采用计算方法收集男同性恋用户在健康相关主题上的推文并对这些主题进行建模。为了确定男男性行为者在 Twitter 上分享的健康相关信息的性质，我们从 177 个活跃用户中收集了数千条推文。我们使用一个可应用于未来研究中其他 LGBTQ 亚群的框架对这些推文进行了抽样。我们根据 ICD-10 在 7 个类别中发现了 11 种疾病，这些与已发表的研究和官方报告一致。
引用
@article{arxiv.1803.09134,
title = {Characterizing Diseases and disorders in Gay Users' tweets},
author = {Frank Webb and Amir Karami and Vanessa Kitzie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.09134},
year = {2018}
}