利用Instagram社交多媒体数据细粒度挖掘非法药物使用模式
社会与信息网络
2016-11-28 v1
摘要
根据NSDUH（全国药物使用与健康调查），过去30天内有2000万美国人使用过药物。打击非法药物使用对公共卫生和执法机构具有极大意义。尽管重要，现有大多数关于药物使用的研究依赖于调查。关于药物使用等敏感话题的调查，受访者可能不会如实回答。选择代表性样本进行调查是另一个主要挑战。在本文中，我们探索使用来自社交媒体的大数据多媒体数据（包括图像和文本），以在人口统计特征方面以细粒度发现药物使用模式。通过分析每篇帖子附带的标签，用药物相关术语搜索并收集Instagram帖子。使用一个大型且动态的频繁药物相关俚语词典来查找这些帖子。利用鲁棒的人脸图像分析算法提取用户人口统计特征。然后挖掘这些帖子，以发现它们发布的时间和地点的共同趋势，并进一步按药物使用者的年龄和性别分析。此外，通过研究药物相关帖子用户所关注的账户，我们提取了药物使用者共享的共同兴趣。
引用
@article{arxiv.1611.08351,
title = {Fine-grained Mining of Illicit Drug Use Patterns Using Social Multimedia Data from Instagram},
author = {Yiheng Zhou and Numair Sani and Jiebo Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.08351},
year = {2016}
}
备注
IEEE Big Data Conference, Washington, DC, December 2016