Teenu Xavier, Studente, Università di Cincinnati
Sempre più , Twitter viene utilizzato dai professionisti infermieristici per condividere idee, informazioni e opinioni. Molti infermieri hanno anche utilizzato questa piattaforma per sollevare preoccupazioni sugli effetti delle condizioni di lavoro sulla loro salute mentale. Sebbene questi tweet siano una buona fonte di dati per la ricerca, spesso servendo come aggiunta agli approcci di ricerca consolidati, c'è una mancanza di ricerca sui tweet degli infermieri, poiché è difficile filtrarli sull'API di Twitter. Questo poster dimostra come JMP può essere utilizzato per filtrare i tweet degli infermieri da un set di dati di grandi dimensioni.
Dal 3 marzo al 3 dicembre è stato condotto uno studio di data mining trasversale. 3, 2020. Quasi 355.000.000 di tweet relativi a COVID‐19 sono stati scaricati utilizzando gli ID dei tweet disponibili su un sito web pubblico. Utilizzando Text Explorer in JMP Pro 16, i dati sono stati elaborati e filtrati cercando parole chiave correlate all'assistenza infermieristica nel campo della descrizione del profilo.
Dopo che Text Explorer ha filtrato i termini e le frasi chiave relativi alla professione infermieristica, sono stati estratti 13.868 tweet da 5.476 ID utente Twitter univoci di infermieri autoidentificati. Una volta che i tweet sono stati raccolti, sono diventati un'enorme fonte di dati (composta da migliaia di utenti) che ha facilitato solide analisi per esplorare le opinioni e le preoccupazioni degli infermieri su vari argomenti relativi alla promozione della salute e alla riduzione del rischio.
