从Reddit上COVID-19个人经历叙述中提取症状信息
计算与语言
2020-05-22 v1 社会与信息网络
应用统计
摘要
社交媒体上对COVID-19的讨论提供了一个丰富的信息来源，揭示该病毒如何影响人们的生活，这在性质上不同于传统的公共卫生数据集。特别是，当个人在社交媒体上自我报告其在病毒感染过程中的经历时，可以识别出症状每个阶段在患者中引发的情感。Reddit论坛r/COVID19Positive上的帖子包含COVID-19阳性患者的第一手叙述，为了解个人与病毒的斗争提供了见解。这些帖子通常具有时间结构，表明文本所指的为出现症状后的天数。利用主题建模(topic modelling)和情感分析(sentiment analysis)，我们量化了个体在症状出现后前14天经历中有关COVID-19讨论的变化。发热、咳嗽和喉咙痛等早期症状讨论集中在帖子开头，而表明呼吸问题的语言约在第10天达到峰值。也识别出一些围绕危重病例的对话，并以大致恒定的速率出现。我们识别出与这些症状演变相关的正负情感两个清晰聚类，并映射了它们之间的关系。我们的结果提供了对患者COVID-19经历的一种视角，补充了其他医疗数据流，并有可能揭示心理健康问题何时可能出现。
引用
@article{arxiv.2005.10454,
title = {Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit},
author = {Curtis Murray and Lewis Mitchell and Jonathan Tuke and Mark Mackay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10454},
year = {2020}
}