基于生物医学知识图谱度量背骨的社交媒体受限数字队列选择

社交媒体数据允许研究人员构建大型数字队列以研究人类行为与医疗治疗之间的相互作用。然而，识别特定健康问题最相关的用户具有挑战性，因为社交媒体网站在其话语的普遍性方面有所不同。为了筛选任何社交媒体上的相关用户，我们 developed了一种通用方法并对其在癫痫话语中进行测试。我们分析了在一般用途社交媒体网站（如X和Instagram）、以癫痫为主题的Reddit子群（r/Epilepsy）以及美国癫痫基金会（Epilepsy Foundation of America, EFA）论坛中提及癫痫药物至少一次的用户的帖子文本。我们使用精选的医学术语词典为每个社交媒体网站生成知识图谱（knowledge graph, KG），其中节点代表术语，边缘权重表示收集文本中术语对之间的关联强度。我们的方法基于计算每个KG的度量背骨（metric backbone），该方法可产出参与最短路径的边缘子图。通过比较为背骨贡献的子集用户与不贡献的子集用户，我们显示，以癫痫为主题的社交媒体用户在KG背骨中的贡献比例远高于一般用途社交媒体用户。此外，利用Instagram帖子的人工注释，我们演示了不贡献背骨的用户更可能以与其生物医学意义不一致的方式使用词典术语，并且被正确地排除在感兴趣队列之外。