Covid-19パンデミック中のTwitterでの#Dictionの懸念の特定：テキストマイニング分析

2019年の小説コロナウイルス（Covid-19）は、数千人の死亡と入院の原因です。この非常に伝染性の病気の拡大を抑制するために、政府は、社会的距離や在宅命令を含む市民のために保護ガイドラインを制定しました。これらの社会的相互作用に関するこれらの制限は、治療には限られたサービスやリソースへのアクセスがしばしばアクセスされるか、現時点では利用できないことさえあることを考えると、中毒からの回復をする個人にとって特に問題があります。Twitterのようなソーシャルメディアサイトは、ユーザーがタイムリーなトピックに関する質問や懸念を投稿し、研究者が一般の人々の一般的なテーマを追跡できるようにするためのスペースとして機能します。この研究の目標は、Covid Pandemic中にTwitterで一般の人々がどのように中毒について議論しているかを特定することでした。方法：テキストマイニング分析を実行して、「中毒」と「コビッド」を含むツイートを分析して、Covid-19パンデミック中の中毒に関するコメントや懸念を説明した投稿を一般に捉えました。2020年1月31日から4月23日までにキャプチャされた3,301のツイートについて報告します。この研究は米国で実施されましたが、複数の国からのツイートが含まれていました。結果：最も一般的なトピックは、Acadia HealthcareおよびSerenity Healthcare Centersが提供するサービス、家の間の時間を管理する試み、アルコールの販売の増加の中でアルコール依存症に対処することの難しさ、および進行中の健康危機への注意（例：。、vaping）。追加のトピックには、手頃な価格のテレヘルスサービス、ニコチンとCovid-19の関係に関するフランスからの研究、ギャンブル中毒に関する懸念、薬物の利用可能性が異なるため、物質の誤用のパターンの変化が含まれます。結論：Twitterコンテンツを分析することで、医療専門家はCovid-19パンデミック中の依存症に関する一般の懸念を特定することができます。タイムリーな健康トピックに取り組むテキスト採掘研究からの調査結果は、より包括的なモデルを構築するための予備分析として役立ちます。これを使用して、より大きな一般の推奨事項を生成し、ポリシーに通知することができます。

The 2019 Novel Coronavirus (COVID-19) is responsible for thousands of deaths and hospitalizations. To curb the spread of this highly transmissible disease, governments enacted protective guidelines for its citizens, including social distancing and stay-at-home orders. These restrictions on social interactions can be especially problematic for individuals managing or recovering from addiction given that treatment often involves access to services and resources that became limited or even unavailable at this time. Social media sites like Twitter serve as a space for users to post questions and concerns about timely topics and allow for researchers to track common themes among the public. The goal of this study was to identify how the public was discussing addiction on Twitter during the COVID pandemic. Methods: We performed a text mining analysis to analyze tweets that contained "addiction" and "covid" to capture posts from the public that illustrated comments and concerns about addiction during the COVID-19 pandemic. We report on 3,301 tweets captured between January 31 and April 23, 2020. The study was conducted in the United States, but contained tweets from multiple countries. Results: The most prevalent topics had to do with services offered by Acadia Healthcare and Serenity Healthcare Centers, attempts to manage time while home, difficulties of coping with alcoholism amidst rising sales of alcohol, and attention to ongoing health crises (e.g.,., opioids, vaping). Additional topics included affordable telehealth services, research from France on the relationship between nicotine and COVID-19, concerns about gambling addiction, and changing patterns in substance misuse as drug availability varies. Conclusions: Analyzing Twitter content enables health professionals to identify the public's concerns about addiction during the COVID-19 pandemic. Findings from text mining studies addressing timely health topics can serve as preliminary analyses for building more comprehensive models, which can then be used to generate recommendations for the larger public and inform policy.