[論文レビュー] Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit

Curtis Murray, Lewis Mitchell+2 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2020

Mental Health via Writing参考文献 27被引用数 13

ひとこと要約

本研究では、14日間の自己報告タイムラインを用いたトピックモデリングとセンチメント分析を通じて、COVID-19陽性者によるRedditナラティブから症状の進行状況と感情的ダイナミクスを抽出した。初期の症状（発熱、せき）は早期にピークに達し、呼吸器症状は約10日目ごろに上昇し、否定的センチメントは症状の重症度と強く相関している。これは患者の体験や潜在的なメンタルヘルス支援ニーズに関する洞察を提供する。

ABSTRACT

Social media discussion of COVID-19 provides a rich source of information into how the virus affects people's lives that is qualitatively different from traditional public health datasets. In particular, when individuals self-report their experiences over the course of the virus on social media, it can allow for identification of the emotions each stage of symptoms engenders in the patient. Posts to the Reddit forum r/COVID19Positive contain first-hand accounts from COVID-19 positive patients, giving insight into personal struggles with the virus. These posts often feature a temporal structure indicating the number of days after developing symptoms the text refers to. Using topic modelling and sentiment analysis, we quantify the change in discussion of COVID-19 throughout individuals' experiences for the first 14 days since symptom onset. Discourse on early symptoms such as fever, cough, and sore throat was concentrated towards the beginning of the posts, while language indicating breathing issues peaked around ten days. Some conversation around critical cases was also identified and appeared at a roughly constant rate. We identified two clear clusters of positive and negative emotions associated with the evolution of these symptoms and mapped their relationships. Our results provide a perspective on the patient experience of COVID-19 that complements other medical data streams and can potentially reveal when mental health issues might appear.

研究の動機と目的

• Redditにおける第一人称ナラティブを通じて、COVID-19の経過に伴う患者体験の変化を理解すること。
• 症状発症後14日間の経過における、症状報告と感情状態の時間的パターンを特定すること。
• センチメントとトピックモデリングが、症状の進行に関連する感情の変化をどのように明らかにできるかを検討すること。
• 臨床的データとは別に、病気の主観的・体験的側面を捉えるデータストリームを提供することで、従来の公衆衛生データセットに補足的役割を果たすこと。

提案手法

• r/COVID19Positiveに投稿された1,045件のReddit投稿（『Tested Positive - Me』または『Tested Positive』のフラッグ付き）を収集した。
• 正規表現を用いて日付の参照を抽出し、各投稿をその基準日（症状発症日）でアノテーションした。
• 時間経過にわたる症状関連のテーマを特定するために、潜在的ディリクレ配布（LDA）を用いたトピックモデリングを実施した。
• 感情のトーンを評価するために、NRC辞書を用いたセンチメント分析を実施した。
• トピックとセンチメントスコアの間に相関関係があるかを調査するため、ピアソン相関を計算した。
• トピックとセンチメントの構造を可視化するために、階層的クラスタリングと多次元尺度構成法（MDS）を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己報告のRedditナラティブにおいて、症状関連のトピックは、病状発症後14日間の経過でどのように変化するか？
• RQ2 患者のナラティブにおける感情的センチメントの時間的パターンは何か？
• RQ3 特定の症状（例：発熱、呼吸器症状）は、感情の変化とどのように時間的に関連しているか？
• RQ4 時間経過にわたって、症状と感情を同時に分析すると、どのようなクラスタが浮かび上がるか？
• RQ5 ソーシャルメディアのナラティブは、臨床データを超えて公衆衛生の理解をどのように補完できるか？

主な発見

• 発熱、せき、のどの痛みなどの初期症状は、発症後3〜5日目に最も頻繁に言及された。
• 呼吸器関連の症状（例：『breathing』、『chest』、『lungs』）は約10日目ごろにピークに達し、後期の症状クラスタを示した。
• 不安や苦痛を示す否定的センチメントは、病状全般にわたり高く維持され、特に10日目ごろに重症度の著しい上昇が見られた。
• 呼吸器症状に関連するトピックと全体のセンチメントスコアの間に強い負の相関が観察された。
• 2つの明確な感情クラスタが浮かび上がった：1つは初期病状に関連するもの、もう1つは重症または長期化した症状に関連するもの。
• 深刻な症例に関する議論の頻度が一貫して高いことが分析で明らかになり、社会的に深刻な結果に対する懸念が継続していることが示された。