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Exploratory Analysis of Marketing and Non-marketing E-cigarette Themes on Twitter

机译:Twitter上的营销和非营销电子烟主题的探索性分析

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摘要

Electronic cigarettes (e-cigs) have been gaining popularity and have emerged as a controversial tobacco product since their introduction in 2007 in the U.S. The smoke-free aspect of e-cigs renders them less harmful than conventional cigarettes and is one of the main reasons for their use by people who plan to quit smoking. The US food and drug administration (FDA) has introduced new regulations early May 2016 that went into effect on August 8, 2016. Given this important context, in this paper, we report results of a project to identify current themes in e-cig tweets in terms of semantic interpretations of topics generated with topic modeling. Given marketing/advertising tweets constitute almost half of all e-cig tweets, we first build a classifier that identifies marketing and non-marketing tweets based on a hand-built dataset of 1000 tweets. After applying the classifier to a dataset of over a million tweets (collected during 4/2015 – 6/2016), we conduct a preliminary content analysis and run topic models on the two sets of tweets separately after identifying the appropriate numbers of topics using topic coherence. We interpret the results of the topic modeling process by relating topics generated to specific e-cig themes. We also report on themes identified from e-cig tweets generated at particular places (such as schools and churches) for geo-tagged tweets found in our dataset using the GeoNames API. To our knowledge, this is the first effort that employs topic modeling to identify e-cig themes in general and in the context of geo-tagged tweets tied to specific places of interest.
机译:自2007年在美国推出以来,电子烟(e-cigs)越来越受欢迎,并成为有争议的烟草产品。电子烟的无烟方面使其比传统卷烟的危害小,这是主要原因之一供计划戒烟的人使用。美国食品药品监督管理局(FDA)于2016年5月上旬引入了新法规,并于2016年8月8日生效。鉴于这一重要背景,在本文中,我们报告了一项旨在识别电子烟鸣叫中当前主题的项目的结果。就主题建模生成的主题的语义解释而言。鉴于营销/广告推文几乎占所有电子烟推文的一半,我们首先构建一个分类器,该分类器基于1000条推文的手工构建数据集来识别营销和非营销推文。在将分类器应用于超过一百万条推文的数据集(在4/2015 – 6/2016期间收集)后,我们进行了初步的内容分析,并在使用主题标识了适当数量的主题之后分别在两组推文上运行主题模型连贯性。我们通过将生成的主题与特定的电子烟主题相关联来解释主题建模过程的结果。我们还将报告从特定地点(例如学校和教堂)生成的电子烟推文中识别出的主题,这些主题涉及使用GeoNames API在我们的数据集中找到的带有地理标记的推文。据我们所知,这是首次使用主题建模来识别电子烟主题的尝试,该主题通常是在与特定景点相关的带有地理标记的推文中进行的。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Sifei Han; Ramakanth Kavuluru;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(10047),-1
  • 年度 -1
  • 页码 307–322
  • 总页数 17
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-21 11:11:17

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