利用移动社交支付与 Facebook 数据的社交媒体 COVID-19 接触者追踪
社会与信息网络
2023-03-07 v1
摘要
在美国，许多人在疫情高峰时不愿报告其 COVID-19 病例（例如，由于隔离令而害怕错过工作或其他事务）。因此，使用公开社交媒体数据等其他方法有助于扩充当前监测大流行的方法。本研究评估了使用社交媒体数据作为追踪公共卫生大流行数据源的有效性。已有若干尝试利用 Twitter 等平台的社交媒体数据分析 COVID-19 大流行。尽管这些提供了大量有用见解，像 Venmo（一种常在线下活动中使用的流行美国移动社交支付应用）这类新平台仍研究不足。我们开发了独特的计算方法（结合源自 Venmo 和 Facebook 的数据）来对帖子内容进行分类，包括内容可能发布的位置。该方法实现了基于地理时间的 COVID-19 相关信息监测。通过检查来自 2210 万独立用户的 1.35 亿条公开 Venmo 交易，我们发现 2020 年 3 月 COVID-19 相关关键词的使用出现显著峰值。利用 9K 用户的基于 Facebook 的地理标签以及交易地理解析（即解析文本以检测地名），我们识别出 38K 个基于位置的簇。在这些群组中，我们发现某地区 COVID-19 关键词的使用与报告的 COVID-19 病例数之间存在强相关（0.81），以及封锁期间交易总体减少、封锁解除时增加的规律。令人惊讶的是，我们观察到交易数量与报告病例数随时间呈弱负相关（-0.49）。我们的结果表明，使用非 Twitter 的社交媒体轨迹数据可辅助大流行及其他健康相关的信息监测。
引用
@article{arxiv.2303.02374,
title = {Social Media COVID-19 Contact Tracing Using Mobile Social Payments and Facebook Data},
author = {Shrivu Shankar and Dhiraj Murthy and Hassan Dashtian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02374},
year = {2023}
}