Trending: Social media analysis to monitor cannabis and synthetic cannabinoid use

趋势:监测大麻和合成大麻素使用的社交媒体分析

基本信息

  • 批准号:
    8913112
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 46.13万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-08-15 至 2017-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Cannabis remains one of the most commonly used psychoactive substances in the U.S., and current changes in legalization policy indicate broadening acceptability. At the same time, substance abusers have sought similar, or more enhanced highs, through use of synthetic cannabinoids, new designer drugs with constantly changing chemical formulations that have been linked to adverse health effects and present significant challenges to public health. Submitted in response to NIDA RFA-CA-14-008 (Research Area 1), this multi-PI study builds on multidisciplinary collaboration between the researchers in the Center for Interventions, Treatment, and Addictions Research, and the Ohio Center of Excellence in Knowledge-enabled Computing at Wright State University to develop an innovative software platform, eDrugTrends, that will facilitate analysis of trends in knowledge, attitudes, and behaviors related to the use of cannabis and synthetic cannabinoids as discussed on Web forums and Twitter. To date, no one has developed a computer platform capable of collecting and semi-automatically analyzing data from these two complementary social media sources. We will build on the existing infrastructure developed by our interdisciplinary research team: Twitris, a robust and highly scalable platform designed to analyze Twitter data, and PREDOSE, a platform developed for our collaborative NIH grant (R21 DA030571) to analyze Web forum data on illegal buprenorphine use. Key elements of Twitris and PREDOSE will be adapted and enhanced using Semantic Web, Natural Language Processing, and Machine Learning techniques to advance the analysis of social media data for drug abuse research and is thus maximally responsive to the RFA. The Specific Aims are to: 1) Develop a comprehensive software platform, eDrugTrends, for semi-automated processing and visualization of thematic, sentiment, spatio-temporal, and social network dimensions of social media data (Twitter and Web forums) on cannabis and synthetic cannabinoid use. 2) Deploy eDrugTrends to: a) Identify and compare trends in knowledge, attitudes, and behaviors related to cannabis and synthetic cannabinoid use across U.S. regions with different cannabis legalization policies using Twitter and Web forum data. b) Analyze social network characteristics and identify key influencers (opinions leaders) in cannabis and synthetic cannabinoid-related discussions on Twitter. The development of eDrugTrends will advance the field's technological and methodological capabilities, and our deployment of the platform will inform the field on new trends regarding the use of cannabis, synthetic cannabinoids and other drugs. eDrugTrends will have high public health impact by providing a tool that can be used to inform more timely interventions and policy responses to changes in cannabis and synthetic cannabinoid use and associated harms.
说明(申请人提供):大麻仍然是美国最常用的精神活性物质之一,目前合法化政策的变化表明大麻的接受度正在扩大。与此同时,物质滥用者通过使用合成大麻素寻求类似或更强的快感,合成大麻素是一种新的设计药物,其化学配方不断变化,与不良健康影响有关,并对公共卫生构成重大挑战。这项多PI研究是根据NIDA RFA-CA-14-008(研究领域1)提交的,它建立在干预、治疗和成瘾研究中心的研究人员与莱特州立大学俄亥俄州知识使能计算卓越中心之间的多学科合作的基础上,开发了一个创新的软件平台eDrugTrends,它将有助于分析与使用大麻和合成大麻类药物有关的知识、态度和行为的趋势,正如在网络论坛和Twitter上所讨论的那样。到目前为止,还没有人开发出能够从这两个互补的社交媒体来源收集数据并进行半自动分析的计算机平台。我们将建立在我们跨学科研究团队开发的现有基础设施之上:Twitris,一个用于分析Twitter数据的强大且高度可扩展的平台,以及PREDOSE,一个为我们的NIH合作拨款(R21 DA030571)开发的平台,用于分析非法使用丁丙诺啡的网络论坛数据。Twitris和PREDOSE的关键元素将利用语义网、自然语言处理和机器学习技术进行调整和增强,以推动对用于药物滥用研究的社交媒体数据的分析,从而最大限度地响应RFA。具体目标是:1)开发一个全面的软件平台eDrugTrends,用于对关于大麻和合成大麻使用的社交媒体数据(推特和网络论坛)的主题、情绪、时空和社交网络层面进行半自动处理和可视化。2)部署eDrugTrends以:a)利用Twitter和网络论坛数据,确定和比较美国不同大麻合法化政策地区与大麻和合成大麻类药物使用有关的知识、态度和行为的趋势。B)分析社交网络特征,并在推特上找出大麻和合成大麻素相关讨论的关键影响者(意见领袖)。EDrugTrends的开发将提高外地的技术和方法能力,我们部署该平台将向外地通报有关使用大麻、合成大麻和其他毒品的新趋势。EDrugTrends将对公众健康产生重大影响,因为它提供了一种工具,可用来为大麻和合成大麻使用及相关危害的变化提供更及时的干预措施和政策反应。

项目成果

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