Teenu Xavier, 신시내티 대학교 학생
더욱 더 , 트위터는 간호 전문가들이 아이디어, 정보 및 의견을 공유하는 데 사용하고 있습니다. 또한 많은 간호사들이 직장 조건이 정신 건강에 미치는 영향에 대한 우려를 제기하기 위해 이 플랫폼을 사용했습니다. 이러한 트윗은 연구를 위한 좋은 데이터 소스이며 종종 확립된 연구 접근 방식의 보조 역할을 하지만 Twitter API에서 필터링하기 어렵기 때문에 간호사의 트윗에 대한 연구가 부족합니다. 이 포스터는 JMP를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 간호사의 트윗을 필터링하는 방법을 보여줍니다.
단면 데이터 마이닝 연구는 3월 3일부터 12월까지 실시되었습니다. 2020년 3월 3일. COVID‐19와 관련된 거의 3억 5500만 개의 트윗이 공개 웹사이트에서 제공되는 트윗 ID를 사용하여 다운로드되었습니다. JMP Pro 16의 텍스트 탐색기를 사용하여 프로필 설명 필드에서 간호 관련 키워드를 검색하여 데이터를 처리하고 필터링했습니다.
Text Explorer에서 간호직과 관련된 핵심 용어와 구문을 필터링한 후, 자신을 식별한 간호사의 고유한 5,476개의 Twitter 사용자 ID에서 13,868개의 트윗이 추출되었습니다. 트윗이 수집되면 건강 증진 및 위험 감소와 관련된 다양한 주제에 대한 간호사의 의견과 우려 사항을 탐색하기 위해 강력한 분석을 용이하게 하는 거대한 데이터 소스(수천 명의 사용자로 구성됨)가 되었습니다.
