В ходе исследования было изучено 977 303 твита, связанных с ACA и "Obamacare" — наряду с теми, которые были направлены на дескриптор Twitter для HealthCare.gov и 17 аккаунтов в Твиттере на государственной торговой площадке — в марте 2014 года, а затем была проверена корреляция настроений в Твиттере с рынком. зачисление по штату. Тональность твита была определена с использованием лексики настроений Национального исследовательского совета (NRC), которая содержит более 54000 слов с соответствующими весами тональности от положительного до отрицательного.
Например, слово «отлично» имеет положительный вес и более положительно, чем слово «хорошо», а слово «ужасно» — отрицательное. Используя этот лексикон, исследователи обнаружили, что увеличение настроения твитов на 0,10 было связано с девятипроцентным увеличением числа участников рынка медицинского страхования на уровне штата.
Хотя увеличение на 0,10 может показаться небольшим, эти цифры указывают на значительную корреляцию между настроениями в Твиттере и зачислением на основе континуума оценок настроений, которые были проанализированы на более чем миллионе твитов.«Корреляция между настроениями в Твиттере и количеством подходящих людей, которые зарегистрировались в плане рынка, подчеркивает потенциал Твиттера в качестве стратегии мониторинга в реальном времени для будущих периодов регистрации», — сказала первый автор Шарлин А. Вонг, доктор медицины, Роберт Вуд. Клинический стипендиат Фонда Джонсона и научный сотрудник Института экономики здравоохранения Леонарда Дэвиса Пенна. «Это было бы особенно полезно для быстрого выявления возникающих проблем и внесения корректировок, вместо того, чтобы ждать недели или месяцы, например, для публикации этой информации в отчетах о зачислении».Исследователи собрали случайную выборку из 977 303 твитов с марта 2014 года, чтобы использовать их в качестве контрольной группы для сравнения настроений.
Они также дополнительно подтвердили лексикон NRC путем случайной выборки 300 твитов и оценки их человеческими оценщиками, обнаружив значительную корреляцию между компьютерными и человеческими оценками.«Твиттер — мощный инструмент, когда дело доходит до изучения тенденций в области здравоохранения и политики здравоохранения», — сказала старший автор Райна М. Мерчант, доктор медицинских наук, доктор медицинских наук, директор Лаборатории социальных сетей и инноваций в области здравоохранения Пенсильвании и доцент кафедры неотложной медицины. «Мы можем видеть, как эта методология используется для улучшения здравоохранения в режиме реального времени по мере реализации политики здравоохранения, чтобы быть в курсе любых проблем и соответствующим образом приспосабливаться».