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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 230 - 230 (9page)
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The growth of the field of epidemic-related social media research is an encouraging development. However, these studies to date suffer from empirical limitations and lack the multilayered relational investigations. The case under scrutiny is the Middle East Respiratory Syndrome (MERS) epidemic ep�isode in South Korea 2015. Linking the confirmed patients network data (N=186) with social media data (N=1,840,550), we examine the relationship between epidemic networks and corresponding tweet networks. Using one and two mode net�work methods, we unpack the epidemic diffusion process and the epidemic-related social media discourse evolution. TweetNet, which obtained by using the significance filter algorithm, preserving the original tweet pattern while maintain�ing only 1.0% of all tweets. When we differentiate nodes by their user type into three categories, we see that they display distinct temporal and structural behavior. They showed different sensitivity in spike timing by node types and linking pattern by type compared to simulation generated Random�Net. High self-clustering pattern by governmental tweets and public could possibly hinder efficient communication/information spreading. Epidemic related social media surveillance should pay customized attentions accordingly to different types of users. This study should generate discussion about the feasibility and future of liability of social media based epidemic surveillance.
목차
Abstract
Introduction
Data
Methods
Results
Findings and Discussions
References
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