Twitter 社交流动性数据揭示了 COVID-19 大流行期间社交距离做法的人口变化

  • 克雷默,MU 等人。 人员流动和控制措施对中国 covid-19 疫情的影响。 科学 368, 493–497 (2020)。

    文章
    ADS
    中科院
    考研

    谷歌学术

  • Ganem,F. 等人。 巴西最大都市区 covid-19 爆发时早期社会疏远的影响。 MedRxiv (2020)。

  • Lewnard, JA 和 Lo, NC 针对 covid-19 的社会疏远干预措施的科学和伦理基础。 柳叶刀感染。 迪斯。 20, 631–633 (2020)。

    文章
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • 拉夫曼,J.等人。 Covid-19 美国国家政策数据库(波士顿大学,2020 年)。

    谷歌学术

  • Courtemanche, C.、Garuccio, J.、Le, A.、Pinkston, J. 和 Yelowitz, A. 美国强有力的社会疏远措施降低了 covid-19 增长率:研究评估了社会疏远措施对美国各地确诊的 covid-19 病例的增长率。 卫生事务 39, 10–1377 (2020)。

    文章

    谷歌学术

  • Abouk, R. 和 Heydari, B. covid-19 政策对美国社会疏远行为的直接影响。 公共卫生报告 136(2), 245–252 (2020)。

    文章

    谷歌学术

  • Sen-Crowe, B.、McKenney, M. 和 Elkbuli, A。covid-19 大流行期间的社会疏远:呆在家里拯救生命。 是。 J.埃默格。 医学。 38, 1519–1520 (2020)。

    文章
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Hong, B.、Bonczak, BJ、Gupta, A.、Thorpe, LE 和 Kontokosta, CE covid-19 感染风险的暴露密度和社区差异。 过程。 国家。 阿卡德。 科学。 118、e2021258118 (2021)。

    文章
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Painter, M. & Qiu, T. 政治信仰影响对 covid-19 社交距离命令的遵守。 新冠经济。 4, 103–123 (2020)。

    谷歌学术

  • 戈尔维泽,A.等人。 身体距离方面的党派差异与 covid-19 大流行期间的健康结果有关。 纳特。 哼。 行为。 4, 1186–1197 (2020)。

    文章
    考研

    谷歌学术

  • 潘,Y.等人。 量化美国 covid-19 爆发期间人类流动行为的变化。 科学。 报告 10, 1–9 (2020)。

    文章

    谷歌学术

  • Hills, S. & Eraso, Y. covid-19 大流行期间与不遵守社交距离规则相关的因素:逻辑回归分析。 BMC 公共卫生 21, 1–25 (2021)。

    文章

    谷歌学术

  • 扎巴,HM 等人。 研究影响 covid-19 传播、严重程度和死亡率的可能因素以及社交距离对这些因素的影响:机器学习预测模型。 国际。 J.克林。 练习。 75、e14116 (2021)。

    文章
    中科院
    考研

    谷歌学术

  • Christner, N.、Sticker, RM、Söldner, L.、Mammen, M. 和 Paulus, M. 为自己或他人预防? 解释 covid-19 大流行期间社交距离的心理和社会因素。 J.健康心理学。https://doi.org/10.1177/1359105320980793 (2020)。

    文章
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Pedersen, MJ 和 Favero, N。covid-19 大流行期间的社会疏远:谁是当前和未来的不遵守者?。 公共行政修订版 80, 805–814 (2020)。

    文章
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • 巴基,CO 等。 汇总的移动数据可以帮助对抗 covid-19。 科学 368, 145 (2020)。

    文章
    ADS
    考研

    谷歌学术

  • 拉斯里,A.等人。 社区缓解措施的时机以及报告的 covid-19 和社区流动性的变化 – 美国四个大都市区,2020 年 2 月 26 日至 4 月 1 日。 凡人。 每周一次。 第 69, 451 号报告 (2020)。

    文章
    中科院

    谷歌学术

  • Engle, S.、Stromme, J. 和 Zhou, A. 呆在家里:covid-19 的流动性影响。 可在 SSRN (2020) 获取。

  • 巴德尔,HS 等人。 美国流动模式与 covid-19 传播之间的关联:数学模型研究(《柳叶刀传染病》,2020 年)。

    谷歌学术

  • Adams, AS、Soumerai, SB、Lomas, J. 和 Ross-Degnan, D. 评估指南遵守情况时自我报告偏差的证据。 国际。 J. 夸尔。 卫生保健 11, 187–192 (1999)。

    文章
    中科院
    考研

    谷歌学术

  • Paul, MJ 和 Dredze, M. 公共卫生的社会监测。 合成器。 讲座信息。 概念检索服务。 9, 1–183 (2017)。

    中科院

    谷歌学术

  • Paul, MJ 和 Dredze, M。你的推文就是你的推文:分析推特以促进公共卫生。 第五届国际 AAAI 网络博客和社交媒体会议(Citeseer,2011 年)。

  • Benton, A.、Hancock, B.、Coppersmith, G.、Ayers, JW 和 Dredze, M. 桑迪胡克小学之后:推特上枪支管制辩论的一年。 预印本位于 http://arxiv.org/abs/1610.02060 (2016)。

  • 辛南伯格,L.等人。 Twitter 作为健康研究工具:系统评价。 是。 J. 公共卫生 107,e1-e8 (2017)。

    文章
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Gencoglu, O. 和 Gruber, M. covid-19 期间 Twitter 活动的因果模型。 计算 8, 85 (2020)。

    文章
    中科院

    谷歌学术

  • Dredze, M.、García-Herranz, M.、Rutherford, A. 和 Mann, G. Twitter 作为社会公益全球流动模式的来源。 预印本位于 http://arxiv.org/abs/1606.06343 (2016)。

  • Xu, P.、Dredze, M. 和 Broniatowski, D. A. Twitter 社交流动性指数:通过地理定位推文衡量社交距离实践。 预印本 http://arxiv.org/abs/2004.02397 (2020)。

  • Huang, X.、Li, Z.、Jiang, Y.、Li, X. 和 Porter, D. Twitter 揭示了 covid-19 大流行期间的人员流动动态。 PloS One 15,e0241957 (2020)。

    文章
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Dredze, M.、Paul, M. J.、Bergsma, S. 和 Tran, H. Carmen:应用于公共卫生的 Twitter 地理定位系统。 在 AAAI 研讨会上使用 Ai 扩展健康信息学的边界 (hiai),卷。 23, 45(Citeseer,2013)。

  • 郑 X.、韩 J. 和孙 A. Twitter 位置预测调查。 IEEE 传输。 知道。 数据工程 30, 1652–1671 (2018)。

    文章

    谷歌学术

  • Han, B.、Cook, P. 和 Baldwin, T. 基于文本的 Twitter 用户地理位置预测。 J.阿蒂夫。 英特尔。 资源。 49, 451–500 (2014)。

    文章

    谷歌学术

  • Pavalanathan, U. 和 Eisenstein, J. 地理标记 Twitter 数据中的混淆和后果。 在过程中。 2015 年自然语言处理经验方法会议,2138–2148,(计算语言学协会,2015)。 https://doi.org/10.18653/v1/D15-1256

  • Dredze, M.、Osborne, M. 和 Kambadur, P. Twitter 的地理位置:时机很重要。 在过程中。 2016 年计算语言学协会北美分会会议的报告:人类语言技术,1064–1069 (2016)。

  • Lippi, G.、Mattiuzzi, C.、Sanchis-Gomar, F. 和 Henry, BM 意大利与中国死于 covid-19 的患者的临床和人口特征。 J. Med。 病毒。 92, 1759 (2020)。

    文章
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Esteve, A.、Permanyer, I.、Boertien, D. 和 Vaupel, J. W. 国家年龄和共同居住模式塑造了 covid-19 脆弱性。 medRxiv (2020)。

  • 大师,NB 等。 美国应对新型冠状病毒 (covid-19) 的社会疏远。 PloS One 15,e0239025 (2020)。

    文章
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Weill, JA、Stigler, M.、Deschenes, O. 和 Springborn, MR 对 covid-19 紧急声明的社会疏远反应因收入而异。 过程。 国家。 阿卡德。 科学。 117, 19658–19660 (2020)。

    文章
    ADS
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Ruiz-Euler, A.、Privitera, F.、Giuffrida, D.、Lake, B. 和 Zara, I。危机时期的流动模式和收入分配:covid-19 大流行期间的美国城市中心。 可在 SSRN 3572324 (2020) 获取。

  • Borjas, G. J. 纽约市社区检测发病率和 covid-19 感染的人口决定因素。 类型技术。 国家经济研究局代表(2020 年)。

  • 奥尔科特,H.等人。 两极分化和公共卫生:冠状病毒大流行期间社会距离的党派差异。 NBER 工作文件 (2020)。

  • Cesare, N.、Grant, C. 和 Nsoesie, E. O. 社交媒体上用户人口统计数据的检测:最佳实践方法和建议的回顾。 预印本 http://arxiv.org/abs/1702.01807 (2017)。

  • Mislove, A.、Lehmann, S.、Ahn, Y.-Y.、Onnela, J.-P。 & Rosenquist, JN 了解 Twitter 用户的人口统计数据。 ICWSM 11, 25 (2011)。

    谷歌学术

  • 彭纳基奥蒂 (Pennacchiotti),M. 和波佩斯库 (Popescu),A.-M. Twitter 用户分类的机器学习方法。 第五届国际 AAAI 博客和社交媒体会议(2011 年)。

  • Huang, X. & Paul, M. 用于文本分类的神经用户因素适应:学习对作者人口统计数据进行概括。 在过程中。 第八届词汇与计算语义联席会议 (* SEM 2019), 136–146 (2019)。

  • Burger, J. D.、Henderson, J.、Kim, G. 和 Zarrella, G. 推特上的性别歧视。 在过程中。 2011 年自然语言处理经验方法会议,1301–1309 (2011)。

  • Wood-Doughty, Z.、Andrews, N.、Marvin, R. 和 Dredze, M. 仅根据姓名预测 Twitter 用户人口统计数据。 在过程中。 第二届社交媒体中人们观点、个性和情绪的计算模型研讨会,105-111 (2018)。

  • Knowles, R.、Carroll, J. 和 Dredze, M. 人口统计学家:极其简单的姓名人口统计。 在过程中。 第一届自然语言处理和计算社会科学研讨会,108-113(2016)。

  • Preoţiuc-Pietro, D. 和 Ungar, L. 来自 Twitter 文本的用户级种族和民族预测因子。 在过程中。 第 27 届国际计算语言学会议,1534-1545(2018)。

  • Wood-Doughty, Z.、Xu, P.、Liu, X. 和 Dredze, M. 使用嘈杂的自我报告来预测 Twitter 用户人口统计数据。 预印本 http://arxiv.org/abs/2005.00635 (2020)。

  • 王,Z.等人。 根据多语言社交媒体数据进行人口统计推断和代表性人口估计。 万维网会议,2056-2067(2019)。

  • Preoţiuc-Pietro, D.、Liu, Y.、Hopkins, D. 和 Ungar, L. 超越二元标签:推特用户的政治意识形态预测。 在过程中。 计算语言学协会第 55 届年会(第一卷:长论文),729–740 (2017)。

  • Conover, M. D.、Gonçalves, B.、Ratkiewicz, J.、Flammini, A. 和 Menczer, F. 预测 Twitter 用户的政治立场。 2011 年 IEEE 第三届隐私、安全、风险和信任国际会议和 2011 年 IEEE 第三届社会计算国际会议,192–199(IEEE,2011)。

  • Andersen, M. 美国应对 covid-19 社会疏远的早期证据。 可在 SSRN 3569368 (2020) 获取。

  • 冯,S.等人。 在 covid-19 大流行中合理使用口罩。 柳叶刀呼吸。 医学。 8, 434–436 (2020)。

    文章
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • Chernozhukov, V.、Kasahara, H. 和 Schrimpf, P. 口罩、政策、行为对美国早期 covid-19 大流行的因果影响。 J.经济。 220, 23–62 (2021)。

    文章
    数学科学网
    考研

    谷歌学术

  • 艾肯伯里,SE 等人。 戴口罩还是不戴口罩:对公众使用口罩遏制 covid-19 大流行的潜力进行建模。 感染。 迪斯。 模型。 5, 293–308 (2020)。

    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • 贝奇,C.等人。 covid-19 大流行期间口罩政策的社会和行为后果。 过程。 国家。 阿卡德。 科学。 117, 21851–21853 (2020)。

    文章
    ADS
    中科院
    考研
    考研中心

    谷歌学术

  • 鲍姆,M.等人。 国家状况:一项 50 个州的 covid-19 调查,报告 13:公众对机构的信任和疫苗接受度。 OSF 预印本 (2020)。

  • Twitter 社会流动性指数。 https://socialmobility.covid19dataresources.org/

  • Wood-Doughty, Z.、Mahajan, P. 和 Dredze, M. 约翰·霍普金斯或约翰·霍普金斯:在 Twitter 上对个人与组织进行分类。 在过程中。 第二届社交媒体中人们观点、个性和情绪的计算模型研讨会,56-61(2018)。

  • 按人口密度排列的美国州和领地列表。 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_states_and_territories_of_the_United_States_by_population_密度

  • Sanh, V.、Debut, L.、Chaumond, J. 和 Wolf, T. Distilbert,bert 的精炼版:更小、更快、更便宜、更轻。 预印本位于 http://arxiv.org/abs/1910.01108 (2019)。

  • 国会议员。 https://github.com/unitedstates/congress-legislators

  • 美国各州的政党实力。 https://en.wikipedia.org/wiki/Political_party_strength_in_U.S._states

  • 卡拉米,A.等人。 地理标记行为分析:地理标记用户是否代表 Twitter 群体? ISPRS 国际。 J.地理信息。 10, 373 (2021)。

    文章

    谷歌学术

  • Wood-Doughty, Z.、Smith, M.、Broniatowski, D. 和 Dredze, M. 不同人口群体的 Twitter 用户行为有何不同? 在过程中。 第二届自然语言处理和计算社会科学研讨会,83-89(2017)。

  • 科斯顿,A.等人。 利用行政数据进行偏见审计:利用流动性数据评估 covid-19 政策的不同覆盖范围。 在过程中。 2021 年 ACM 公平、问责和透明度会议,173–184 (2021)。

  • Benton, A.、Coppersmith, G. 和 Dredze, M. 社交媒体健康研究的伦理研究协议。 在过程中。 第一届 ACL 自然语言处理伦理研讨会,94-102 (2017)。

  • 2024-01-12 07:20:38
    1705045150
    #Twitter #社交流动性数据揭示了 #COVID19 #大流行期间社交距离做法的人口变化

    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    近期新闻​

    编辑精选​