Teenu Xavier、学生、シンシナティ大学
ますます、 Twitter は、看護専門家によってアイデア、情報、意見を共有するために使用されています。 多くの看護師もこのプラットフォームを利用して、職場の状況がメンタルヘルスに及ぼす影響について懸念を表明しています。 これらのツイートは研究のための優れたデータ ソースであり、確立された研究アプローチの補助として機能することがよくありますが、Twitter API で看護師のツイートをフィルタリングするのが難しいため、看護師のツイートに関する研究は不足しています。 このポスターは、JMP を使用して大規模なデータセットから看護師のツイートをフィルタリングする方法を示しています。
横断的なデータマイニング研究は、3月3日から12月まで実施されました。 2020 年 3 月 公開 Web サイトから入手可能なツイート ID を使用して、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) に関連する約 3 億 5,500 万件のツイートがダウンロードされました。 JMP Pro 16 の Text Explorer を使用して、プロフィール説明フィールドで看護に関連するキーワードを検索することにより、データが処理およびフィルタリングされました。
Text Explorer が看護専門職に関連する重要な用語やフレーズをフィルタリングした後、看護師を自称する 5,476 の固有の Twitter ユーザー ID から 13,868 のツイートが抽出されました。 ツイートが収集されると、（数千のユーザーで構成される）巨大なデータ ソースとなり、健康増進とリスク軽減に関連するさまざまなトピックに関する看護師の意見や懸念を調査するための強力な分析が容易になりました。
