(供稿:周新宇,侯志远)
传统上,公共卫生态度和行为的研究通常通过问卷调查开展,成本较高、耗时较长、追踪困难。最近,伴随着机器学习技术的发展,社交媒体文本大数据可以被充分挖掘。基于社交媒体大数据的机器学习研究,成为一种社会倾听方法,可用于公共卫生风险、态度和行为的实时监测。
复旦大学侯志远副教授指导学院本科生,和伦敦卫生与热带医学院(LSHTM)等高校合作,以新冠疫苗接受度和信心为例,开展公共卫生和机器学习的交叉研究。研究团队利用人工标注数据训练了XLM-RoBERTa多语言深度学习模型,使用训练的深度学习模型分析了全球90种语言的1300万条社交媒体推文,揭示了新冠疫苗接受度和信心在135个国家或地区的时空变化趋势,阐述了新冠疫苗接受度和信心时空趋势的影响因素与公共卫生意义。研究成果以“Spatiotemporal trends in COVID-19 vaccine sentiments on a social media platform and correlations with reported vaccine coverage”为题,于2024年1月发表在世界卫生组织官方期刊Bulletin of the World Health Organization。
本研究将深度学习应用于海量的社交媒体数据,形成社会倾听技术,开展公共卫生风险、态度和行为的实时监测,可广泛应用于各类公共卫生事件。杂志编辑部认为,社会倾听技术时效性高,可以帮助政策制定者实时掌握政策措施对公众的影响,从而成为一种支撑政策调整的重要工具。
研究揭示了各国家(地区)推特上疫苗接受度和信心的差异,这一差异与各国公众对政府的信任度、治理水平、社会经济发展等因素显著相关。同时,推特上疫苗接受度是各国实际接种率的显著预测因子,体现了推特上疫苗相关讨论不仅仅停留在态度与表达层面,也会反应在行为之中。
研究发现,推特上疫苗接受度和信心在2021年3月到2022年初出现了全球范围内持续性的下降。通过固定效应模型发现,这一下降与各国疫苗接种扩展至青少年人群、疫苗供给变得充足、非药物干预措施放松以及疫苗副反应报道相关。
学院本科生周新宇、硕士研究生张旭为本文共同第一作者,侯志远副教授为本文通讯作者。该论文还获得“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛上海赛区特等奖和国赛二等奖。
此外,侯志远副教授指导学院多名本科生,近年来在疫苗信心、公共卫生与机器学习交叉领域发表多篇论文。学院本科生赵思泓为第一作者的论文“The Prevalence, Features, Influencing Factors, and Solutions for COVID-19 Vaccine Misinformation: Systematic Review”,在2023年1月发表于JMIR Public Health and Surveillance。学院本科生童懿昕为共同第一作者的论文“Assessing COVID-19 vaccine hesitancy, confidence and public engagement: a global social listening study”,在2021年6月发表在Journal of Medical Internet Research。
文章链接:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10753281/
文章引用:Zhou X, Zhang X, Larson HJ, et al. Spatiotemporal trends in COVID-19 vaccine sentiments on a social media platform and correlations with reported vaccine coverage. Bull World Health Organ,2024;102(1):32-45.
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