社交媒体监测的数字队列方法:对吸电子烟人群的队列研究
作者: 约翰W. 艾尔斯，亚当·波利克，尼古拉斯·T. 贝罗斯，迈克尔·保罗，马克·德雷兹，迈克尔·贺加斯，戴维·M. 史密斯
来源: 美国预防医学杂志，卷:67，期:1,DOI: 10.1016/j.amepre.2024.01.2024年6月16日
出版类型: 期刊文章
文摘:
介绍
公共卫生的证据层次强调纵向研究, 而社交媒体监控依赖于汇总分析. 作者建议通过创建个人账户持有人的数字队列，将纵向分析整合到社交媒体监测中, 正如对吸电子烟人群的案例研究分析所证明的那样.
方法
从1月1日起，所有提到vape或vaping的英文X帖子都被收集起来, 2017年至12月31日, 2020. 数字队列由自我报告吸电子烟的人组成，他们在研究期间至少发了10次关于吸电子烟的帖子，以确定其流行程度, (2)成功率, (3)戒烟行为的时机.
结果
有25个,在112个案例中，一个账户分享了至少10条有关电子烟的帖子, 619 (95% CI=616), 622)平均人日43,810,531累计观察人日. 在随机的账户样本中，39% (95% CI= 35,43)属于吸电子烟的人. 在这一数字队列中，27% (95% CI= 21,33)报告曾尝试戒烟. 对于所有第一次戒烟的尝试, 26% (95% CI=19, 33)的成功是基于他们随后的电子烟帖子. 在第一次戒烟失败的人群中, 13% (95% CI=6, 19)随后又进行了一次退出尝试, 其中36% (95% CI=11, 61)成功了. 平均而言，戒烟尝试发生在他们第一次发布电子烟相关帖子后的531天(95% CI= 474,588). 如果他们的戒烟尝试失败, 第二次戒烟尝试发生在361天(95% CI=250), 474)在他们第一次尝试戒烟后.
结论
通过与标准流行病学监测做法保持一致, 这种方法可以大大提高社会媒体监测在为公共卫生决策提供信息方面的有用性, 比如对电子烟使用者戒烟时间的深入了解.
计算机科学
