[논문 리뷰] Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit

Curtis Murray, Lewis Mitchell외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 21.

Mental Health via Writing참고 문헌 27인용 수 13

한 줄 요약

이 연구는 14일간의 자가 보고 일정을 바탕으로 주로 COVID-19 양성 판정을 받은 개인들의 레딧 내역에서 주제 모델링과 정서 분석을 통해 증상 진행 상황과 정서적 동적 변화를 추출한다. 초기 증상(발열, 기침)은 빨리 정점에 이르며, 호흡기 증상은 약 10일째에 증가하고, 부정적 정서는 증상의 심각도와 강하게 상관관계가 있음을 확인하여 환자의 경험과 잠재적인 정신 건강 지원 필요성에 대한 통찰을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 레딧에서의 제1인칭 내역을 통해 COVID-19 환자의 경험 변화를 이해하기 위해.
• 증상 유발 후 첫 14일 동안의 증상 보고 및 정서 상태의 시간적 패턴을 특정하기 위해.
• 정서와 주제 모델링이 증상 진행과 연결된 정서적 궤적을 어떻게 드러내는지 탐색하기 위해.
• 전통적인 공중보건 데이터셋에 대한 보완 자료로, 질병의 주관적이고 실질적인 경험을 캡처함으로써 공중보건 이해를 향상시키기 위해.

제안 방법

• r/COVID19Positive에서 'Tested Positive - Me' 또는 'Tested Positive' 플레어를 가진 1,045개의 레딧 게시글을 수집하였다.
• 정규 표현식을 사용하여 각 게시글의 기준 일자(증상 유발 일자)를 추출하여 주석을 달았다.
• 시간에 따라 증상 관련 주제를 식별하기 위해 잠재적 디리히레트 분포(LDA)를 적용하였다.
• 정서 분석을 위해 NRC 사전을 사용하여 게시글의 정서 톤을 평가하였다.
• 주제와 정서 점수 간의 피어슨 상관관계를 계산하여 상관관계를 탐색하였다.
• 계층적 군집화와 다차원 척도법(MDS)을 사용하여 주제-정서 구조를 시각화하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자기 보고한 레딧 내역에서 질병의 첫 14일 동안 증상 관련 주제는 어떻게 변화하는가?
• RQ2 환자의 질병 경로 동안 정서적 정서의 시간적 패턴은 어떠한가?
• RQ3 특정 증상(예: 발열, 호흡 곤란)은 정서 변화와 시간적으로 어떻게 연관되어 있는가?
• RQ4 시간에 따라 증상과 정서를 함께 분석했을 때 어떤 군집이 드러나는가?
• RQ5 소셜 미디어 내역은 임상 데이터를 넘어서 공중보건 이해에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 발열, 기침, 목아픔과 같은 초기 증상은 유발 후 첫 3~5일 동안 가장 자주 언급되었다.
• 호흡 관련 증상(예: '숨결', '가슴', '폐')은 약 10일째에 정점에 이르며, 이는 후기 증상 군집을 나타낸다.
• 공포와 고통을 포함한 부정적 정서는 질병 전반에 걸쳐 높은 수준을 유지하였으며, 약 10일째에 심각도가 급격히 상승하는 경향을 보였다.
• 호흡기 증상과 관련된 주제와 총 정서 점수 사이에 강한 부정적 상관관계가 관찰되었다.
• 두 가지 명확한 정서 군집이 나타났다: 하나는 초기 질병과 관련된 군집이고, 다른 하나는 심하거나 장기적인 증상과 관련된 군집이다.
• 심각한 사례에 대한 논의 비율이 일관되게 유지됨을 확인하여, 공중이 심각한 결과에 대해 지속적인 우려를 느끼고 있음을 시사한다.