Diyabetle ilişkili Twitter hashtag’leri analizi ilginç sonuçlar verdi

18 Temmuz 2015 | 29 Temmuz 2022 | Kategori: Güncel / Literatür Print

Diyabet konusu üzerine kullanılan Twitter hashtag’lerinin analizi, sosyal medya aracılığıyla yayılan sağlık bilgileri hakkında yeni bilgiler sağladı. Washington Üniversitesi Brown Fakültesi öğretim üyesi Doç. Dr. Jenine Harris tarafından yönetilen çalışma, #diabetes hashtag’ine katılıma dair iki Twitter ölçütü olan retweet etme ve beğenme ile etkileşimini değerlendirdi. Preventing Chronic Disease dergisinde yayımlanan çalışmanın sonuçlarına göre, hastalar kendi kişisel durumları ili ilgili twitler’e daha fazla tepki veriyor.

Çalışma, diyabet hastalarının oranı veya sayısı hakkında olan tweetler için retweet etme ve beğenme oranını anlamlı olarak düşük bulurken, diyabetle ilişkili sağlık sorunları hakkındaki tweetlerin beğeni oranının daha yüksek olduğunu saptadı. Çalışmanın başyazarı Doç. Dr. Harris, “Bu durum, Twitter kullanıcılarının kendi kişisel sağlık durumları ile genel bilgilerden daha fazla ilgili olduklarını işaret edebilir” diyor.

twitter-kus-anons Araştırmacılar belirlenen hafta boyunca her gün #diabetes hashtag’li rastgele 100 tweet örneği aldılar ve konuları ve kullanıcı tiplerini sınıflandırmak için kitle kaynak kullandılar. Tweetleri dokuz konu kategorisine ve göndericileri üç Tweeter kullanıcısı kategorisine sınıflandırmak için Amazon’un Mekanik Türk platformu aracılığıyla kitle kaynak kullanıldı. Tweeter kullanıcı özellikleri daha sonra beğenme ve retweet atma ile ilişkilendirildi.

Doç. Dr. Harris ve ekibi, en yaygın tweet konularının diyabet için tıbbi ve tıbbi olmayan kaynaklar olduğunu saptadılar. Diyabetle ilişkili sağlık sorunları hakkında bilgi içeren tweetler, katılımla pozitif ve anlamlı olarak ilişkiliydi. Diyabet prevalansı, diyabet için tıp dışı kaynaklar ve diyabet hakkındaki şakalar & alaylar katılımla negatif ilişkiliydi.

twitter-t-sembol Sağlıkla ilgili bilgi bulmak için sosyal medyanın kullanımının giderek daha fazla yaygınlaştığını dile getiren Doç. Dr. Harris, şu analizde bulundu: “Sağlıkla ilgili davranışları etkilemek için sosyal medya katılımının potansiyeli, diyabet bilgilerine online katılımı daha iyi anlamak için bir fırsat sunmaktadır. Diyabetle ve diğer alanlarla ilgili çalışan halk sağlığı uzmanları, Twitter konularının katılımı nasıl etkilediğini göz önünde bulundurmak isteyebilir. Tweet stratejileri genellikle katılımı artırmada bir tweet için tweet zamanlaması ve diğer konuyla ilişkili olmayan stratejileri kapsar. Bununla beraber, sonuçlarımız tweet ve tweet göndericisinin özelliklerini kontrol etmek için tweet konusunun bir tweetin beğenilmesi veya retweet edilmesinde etkileyici rol oynadığını göstermektedir.”

Kaynak: Diabetes Topics Associated With Engagement on Twitter. Diabetes Topics Associated With Engagement on Twitter. Harris JK, Mart A, Caburnay C. Prev Chronic Dis, 2015 DOI: 10.5888/pcd12.140402

Makalenin tam metnine aşağıdaki linkten ulaşılabilmektedir:
https://www.cdc.gov/pcd/issues/2015/14_0402.htm

Abstract
Introduction: Social media are widely used by the general public and by public health and health care professionals. Emerging evidence suggests engagement with public health information on social media may influence health behavior. However, the volume of data accumulating daily on Twitter and other social media is a challenge for researchers with limited resources to further examine how social media influence health. To address this challenge, we used crowdsourcing to facilitate the examination of topics associated with engagement with diabetes information on Twitter. twitter-sebol-logo

Methods: We took a random sample of 100 tweets that included the hashtag “#diabetes” from each day during a constructed week in May and June 2014. Crowdsourcing through Amazon’s Mechanical Turk platform was used to classify tweets into 9 topic categories and their senders into 3 Twitter user categories. Descriptive statistics and Tweedie regression were used to identify tweet and Twitter user characteristics associated with 2 measures of engagement, “favoriting” and “retweeting.”

Results: Classification was reliable for tweet topics and Twitter user type. The most common tweet topics were medical and nonmedical resources for diabetes. Tweets that included information about diabetes-related health problems were positively and significantly associated with engagement. Tweets about diabetes prevalence, nonmedical resources for diabetes, and jokes or sarcasm about diabetes were significantly negatively associated with engagement.

Conclusion: Crowdsourcing is a reliable, quick, and economical option for classifying tweets. Public health practitioners aiming to engage constituents around diabetes may want to focus on topics positively associated with engagement.