ABSTRACTWe consider social media as

ABSTRACT
We consider social media as a promising tool for public health,
focusing on the use of Twitter posts to build predictive models about the influence of childbirth on the forthcoming behavior and mood of new mothers.
Using Twitter posts, we quantify postpartum changes in 376 mothers along dimensions of social engagement, emotion, social network, and linguistic style.
We then construct statistical models from a training set of observations of these measures before and after the reported childbirth,
to forecast significant postpartum changes in mothers.
The predictive models can classify mothers who will change significantly following childbirth with an accuracy of 71%, using observations about their prenatal behavior,
and as accurately as 80-83% when additionally leveraging the initial 2-3 weeks of postnatal data.
The study is motivated by the opportunity to use social media to identify mothers at risk of postpartum depression,
an underreported health concern among large populations, and to inform the design of low-cost,
privacy-sensitive early-warning systems and intervention programs aimed at promoting wellness postpartum.

Results (Thai) 1:

บทคัดย่อเราพิจารณาสังคมเป็นเครื่องมือสัญญาสาธารณสุข เน้นการใช้ Twitter ลงในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เกี่ยวกับอิทธิพลของคลอดหน้าพฤติกรรมและอารมณ์ของแม่ใหม่ เราใช้ Twitter โพสต์ กำหนดปริมาณเปลี่ยนแปลงหลังคลอดในมารดา 376 ตามมิติของความผูกพันทางสังคม อารมณ์ สังคม และแบบภาษาศาสตร์ เราแล้วสร้างแบบจำลองทางสถิติจากชุดฝึกสังเกตมาตรการเหล่านี้ก่อน และ หลัง คลอดรายงาน การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงหลังคลอดสำคัญในมารดา แบบจำลองคาดการณ์สามารถจำแนกมารดาที่จะเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญต่อการคลอดบุตร มีความถูกต้องของ 71% ใช้สังเกตเกี่ยวกับพฤติกรรมของพวกเขาก่อนคลอด และถูกต้อง 80-83% เมื่อใช้ 2-3 สัปดาห์เริ่มต้นของข้อมูล postnatal นอกจากนี้ การศึกษาคือแรงจูงใจ โดยโอกาสในการใช้สื่อสังคมออนไลน์เพื่อระบุแม่เสี่ยงโรคซึมเศร้าหลังคลอด ความกังวล underreported สุขภาพประชากรขนาดใหญ่ และ ในกรณีที่การออกแบบต้นทุนต่ำ ระบบเตือนก่อนลับความเป็นส่วนตัวและแทรกแซงโปรแกรมมุ่งส่งเสริมสุขภาพหลังคลอด

Results (Thai) 2:

บทคัดย่อ
เราพิจารณาสื่อสังคมเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มสำหรับสุขภาพของประชาชน
โดยมุ่งเน้นที่การใช้งานของโพสต์ทวิตเตอร์ในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เกี่ยวกับอิทธิพลของการคลอดบุตรที่กำลังจะมาถึงพฤติกรรมและอารมณ์ของแม่ใหม่.
ใช้โพสต์ทวิตเตอร์เราปริมาณการเปลี่ยนแปลงหลังคลอดในมารดาที่ 376 ตามขนาดของการมีส่วนร่วมทางสังคมอารมณ์เครือข่ายทางสังคมและรูปแบบภาษาศาสตร์.
จากนั้นเราจะสร้างแบบจำลองทางสถิติจากชุดการฝึกอบรมของการสังเกตของมาตรการเหล่านี้ก่อนและหลังการคลอดบุตรได้รายงาน
การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญหลังคลอดในมารดา.
รูปแบบการพยากรณ์สามารถแบ่งแม่ ที่จะมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญดังต่อไปนี้การคลอดบุตรด้วยความถูกต้อง 71% โดยใช้ข้อสังเกตเกี่ยวกับพฤติกรรมก่อนคลอดของพวกเขา
และแม่นยำเป็น 80-83% นอกจากนี้เมื่อใช้ประโยชน์จากครั้งแรก 2-3 สัปดาห์หลังคลอดของข้อมูล.
การศึกษาเป็นแรงบันดาลใจที่ได้มีโอกาสที่จะใช้ สื่อสังคมเพื่อระบุตัวตนของคุณแม่ที่มีความเสี่ยงของภาวะซึมเศร้าหลังคลอด
สุขภาพ underreported ความกังวลในหมู่ประชากรขนาดใหญ่และจะแจ้งการออกแบบของต้นทุนต่ำ,
ความเป็นส่วนตัวที่ไวต่อระบบเตือนภัยและโปรแกรมการแทรกแซงมุ่งเป้าไปที่การส่งเสริมสุขภาพหลังคลอด

Results (Thai) 3:

นามธรรม
เราพิจารณาสื่อสังคมเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพสาธารณสุข
เน้นใช้โพสต์ Twitter เพื่อสร้างสมการทำนายเกี่ยวกับอิทธิพลของการคลอดต่อพฤติกรรมเตรียมพร้อมและอารมณ์ของมารดาใหม่
ใช้โพสต์ Twitter เราวัดปริมาณการเปลี่ยนแปลงหลังคลอดในมารดาตามมิติของสังคมที่หมั้น อารมณ์ สังคม และภาษา รูปแบบ
เราจึงสร้างแบบจำลองทางสถิติจากชุดฝึก การสังเกตของมาตรการเหล่านี้ก่อน และ หลังรายงานการคลอด หลังคลอด การเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ
พยากรณ์มารดา
โมเดลพยากรณ์สามารถจำแนกมารดาจะเปลี่ยนแปลงดังต่อไปนี้การคลอดบุตรกับความถูกต้องของ 71% , วิธีสังเกตเกี่ยวกับพฤติกรรมของพวกเขาก่อนคลอด ,
และเป็นอย่างถูกต้องเป็น 80-83 เมื่อนอกจากนี้ยังใช้ข้อมูลเบื้องต้น 2-3 สัปดาห์หลังคลอด .
ศึกษาแรงจูงใจจากโอกาสที่จะใช้สื่อทางสังคมเพื่อระบุความเสี่ยงของภาวะซึมเศร้าหลังคลอดของมารดา , underreported
เป็นกังวลสุขภาพของประชากรมีขนาดใหญ่ และออกแบบ
แจ้งราคาระบบเตือนภัยขั้นต้นและความเป็นส่วนตัวที่มีโปรแกรมการแทรกแซงเพื่อการส่งเสริมสุขภาพ
หลังคลอด