Twitterデータ分析における方法論的考慮事項

Twitterは、毎日4億件以上のメッセージを発信するオンラインマイクロブログツールであり、膨大な健康情報を含んでいます。Twitterは、癌予防と制御のコミュニティにとって重要なデータソースを表しています。本論文は、癌研究の研究者にTwitter分析の物流を紹介します。それは、データの特性と代表性、データソース、アクセス、コスト、サンプリングアプローチ、データ管理とクリーニング、指標の標準化、分析など、Twitterデータを抽出し分析する際の方法論的課題を探ります。私たちは、主要な問題を簡潔に説明し、文献や私たちの研究からの例を提供して、公共の健康問題を理解するためにTwitterデータを使用しています。Twitterベースの癌研究を考慮している研究者には、Twitterを使用して研究質問が適切に回答できるかを評価し、精度と再現率を最適化するために検索用語を慎重に選び、可能であればフルTwitterデータストリームへのアクセスを提供できる尊敬されるベンダーを使用し、時間の経過に伴うTwitter人口の増加を考慮して指標を標準化し、Twitterコンテンツの分析にクラウドソーシングを検討し、証拠基盤を強化するためにすべての方法論的決定を文書化し公開することを推奨します。