Search query data to monitor interest in behavior change: application for public health.
Search query data to monitor interest in behavior change: application for public health.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0048158
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Dunsiger SI
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Carr LJ;Dunsiger SI
有必要采取有效的干预措施和政策，针对美国可预防的主要死亡原因(如吸烟、超重/肥胖、缺乏运动)。这种努力可以通过使用可公开获得的实时搜索查询数据来辅助，这些数据说明了公众对与可预防的死因相关的行为感兴趣的时间和地点。这项研究利用Google Insights for Search探索了“体重”、“饮食”、“健身”和“吸烟”等词语的搜索查询活动模式。分析了2004年1月4日(第一次约会数据可用)至2011年11月28日(数据下载和分析日期)期间在美国境内通过谷歌进行的“体重”、“饮食”、“健身”和“吸烟”的搜索活动。使用广义线性模型，我们考察了时间(月)对所有四个词的平均相对搜索量的影响。模型表明，月份对所有四个词的平均搜索量都有显著影响。所有四个词语的搜索活动在1月份达到最高水平，在今年剩余时间里都出现了明显的下降。这些发现显示了行为变化的四个领域的搜索活动的可辨别的时间模式。这些发现可以用来为针对这些行为的干预、运动和政策的时机、地点和信息提供信息。
There is a need for effective interventions and policies that target the leading preventable causes of death in the U.S. (e.g., smoking, overweight/obesity, physical inactivity). Such efforts could be aided by the use of publicly available, real-time search query data that illustrate times and locations of high and low public interest in behaviors related to preventable causes of death. This study explored patterns of search query activity for the terms ‘weight’, ‘diet’, ‘fitness’, and ‘smoking’ using Google Insights for Search. Search activity for ‘weight’, ‘diet’, ‘fitness’, and ‘smoking’ conducted within the United States via Google between January 4th, 2004 (first date data was available) and November 28th, 2011 (date of data download and analysis) were analyzed. Using a generalized linear model, we explored the effects of time (month) on mean relative search volume for all four terms. Models suggest a significant effect of month on mean search volume for all four terms. Search activity for all four terms was highest in January with observable declines throughout the remainder of the year. These findings demonstrate discernable temporal patterns of search activity for four areas of behavior change. These findings could be used to inform the timing, location and messaging of interventions, campaigns and policies targeting these behaviors.
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影响因子：
5.5
作者：
Dishman, RK;Oldenburg, B;Shephard, RJ
通讯作者：
Shephard, RJ
影响因子：
3.7
作者：
Yang AC;Huang NE;Peng CK;Tsai SJ
通讯作者：
Tsai SJ
影响因子：
5.5
作者：
Sheffer, Megan A.;Redmond, Lezli A.;Fiore, Michael C.
通讯作者：
Fiore, Michael C.
影响因子：
120.7
作者：
Mokdad, AH;Marks, JS;Gerberding, JL
通讯作者：
Gerberding, JL
影响因子：
3.7
作者：
Ortiz JR;Zhou H;Shay DK;Neuzil KM;Fowlkes AL;Goss CH
通讯作者：
Goss CH