我们该发这条推文吗？用于预测 Twitter 上公共卫生信息接受的生成式响应建模
计算与语言
2022-05-16 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
人们回应公共卫生组织在社交媒体上发布的信息的方式，可为了解公众对关键健康问题的认知提供洞见，尤其是在如 COVID-19 这样的全球危机期间。对于美国疾病控制与预防中心（CDC）或世界卫生组织（WHO）等高影响力组织而言，理解这些认知如何影响对卫生政策建议信息的接受程度可能很有价值。我们收集了 Twitter 上关于 COVID-19 与疫苗的两条公共卫生信息及其响应数据集，并引入一种可用于探索此类信息潜在接受度的预测方法。具体而言，我们利用生成式模型（GPT-2）直接预测可能的未来响应，并展示其如何用于优化重要健康指导的预期接受度。最后，我们引入一种带有广泛统计检验的新颖评估方案，使我们能够得出结论：我们的模型捕捉到了实际公共卫生响应中的语义与情感。
引用
@article{arxiv.2204.04353,
title = {Should we tweet this? Generative response modeling for predicting reception of public health messaging on Twitter},
author = {Abraham Sanders and Debjani Ray-Majumder and John S. Erickson and Kristin P. Bennett},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04353},
year = {2022}
}
备注
Accepted at ACM WebSci 2022