Twitterにおける健康情報拡散:WHOツイートの内容と設計【JST・京大機械翻訳】

Honings Holger; Knapp Daniel; Nguyen Bich Chau; Richter Daniel; Williams Kelly; Dorsch Isabelle; Fietkiewicz Kaja J.

文献

J-GLOBAL ID：202202257916116376 整理番号：22A0951800

Twitterにおける健康情報拡散:WHOツイートの内容と設計【JST・京大機械翻訳】

Health information diffusion on Twitter: The content and design of WHO tweets matter

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=22A0951800&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A0951800&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W2594A") }}

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
巻： 39 号： 1 ページ： 22-35 発行年： 2022年
JST資料番号： W2594A ISSN： 1471-1834 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

背景:マイクロブロギングサービスは,健康情報を多くのユーザに急速に広めるために,健康機関を電力する。ユーザデータを解析することにより,情報拡散の観点から,情報学(即ち,ユーザが健康関連内容を貢献した公衆衛生の改善)を測定できる。目的:2019年11月~2020年1月に収集したTwitterデータを用いて,高い情報拡散速度をもたらすツイート属性を同定するために,WHOによるツイートを調べた。方法:10007のピンセットを,PythonのTweepyライブラリを使用して採取した。その後,k-平均クラスタリングと手動符号化を用いて,テーマ,感情,長さ,および em子,写真,ビデオ,およびリンクのカウントによってツイートを分類した。Mann-Whitney U-and Kruskal-Wallis H検定を用いて,異なる特徴を有する結果群を有意差のために分析した。結果:ツイートの主題,含まれたリンク,エモジおよび(one)画像ならびにツイートの長さはツイートの拡散に有意に影響したが,感情およびビデオはツイートの拡散に有意な影響を及ぼさなかった。DISCUSSION:この研究の知見は,特定の健康トピックスがより少ない注意を発生させ,十分な情報拡散を示さない理由に関する洞察を提供する。【結論】ピンセットの主題と外観は,その拡散に影響し,その内容の調製に等しく重要である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： , , , , ,

計算機網 , その他の情報処理 , 災害・防災一般

, , ,

前のページに戻る