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Geotagged US Tweets as Predictors of County-Level Health Outcomes 2015–2016

机译:带有地理标签的美国推文可预测县级卫生成果2015-2016年

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摘要

Objectives. To leverage geotagged Twitter data to create national indicators of the social environment, with small-area indicators of prevalent sentiment and social modeling of health behaviors, and to test associations with county-level health outcomes, while controlling for demographic characteristics.Methods. We used Twitter’s streaming application programming interface to continuously collect a random 1% subset of publicly available geo-located tweets in the contiguous United States. We collected approximately 80 million geotagged tweets from 603 363 unique Twitter users in a 12-month period (April 2015–March 2016).Results. Across 3135 US counties, Twitter indicators of happiness, food, and physical activity were associated with lower premature mortality, obesity, and physical inactivity. Alcohol-use tweets predicted higher alcohol-use–related mortality.Conclusions. Social media represents a new type of real-time data that may enable public health officials to examine movement of norms, sentiment, and behaviors that may portend emerging issues or outbreaks—thus providing a way to intervene to prevent adverse health events and measure the impact of health interventions.
机译:目标。利用地理标记的Twitter数据创建社会环境的国家指标,并采用小范围流行情绪的情绪指标和健康行为的社会模型,并在控制人口统计学特征的同时测试与县级健康结果的关联。我们使用Twitter的流式应用程序编程界面连续收集了美国连续1%的随机可用的公开地理位置定位推文的子集。在12个月内(2015年4月至2016年3月),我们从603 363个独特的Twitter用户中收集了大约8000万条带有地理标记的推文。在美国3135个县中,Twitter的幸福感,食物和体育锻炼指标与较低的过早死亡,肥胖症和体育锻炼无关。饮酒推文预测与饮酒有关的死亡率更高。社交媒体代表了一种新型的实时数据,可以使公共卫生官员能够检查可能预示着新出现的问题或爆发的规范,情感和行为的变化,从而提供一种干预手段,以防止不良健康事件并评估影响健康干预措施。

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