[Feeling analysis on allergen immunotherapy on Twitter using an unsupervised machine learning model]

Rev Alerg Mex. 2024 Feb 1;71(1):8-11. doi: 10.29262/ram.v71i1.1263.
[Article in Spanish]

Abstract

Objective: Analyze feelings about allergen-specific immunotherapy on Twitter using the VADER model VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) model.

Methods: tweets related to specific allergen immunotherapy were obtained through the Twitter Application Programming Interface (API). The keywords "allergy shot" were used between January 1, 2012, and December 31, 2022. The data was processed by removing URLs, usernames, hashtags, multiple spaces, and duplicate tweets. Subsequently, a sentiment analysis was performed using the VADER model.

Results: A total of 34,711 tweets were retrieved, of which 1928 were eliminated. Of the remaining 32,783 tweets, 32.41% expressed a negative sentiment, 31.11% expressed a neutral sentiment, and 36.47% expressed a positive sentiment, with an average polarity of 0.02751 (neutral) over the 11-year period.

Conclusions: The average polarity of tweets about allergen-specific immunotherapy is neutral over the 11 years analyzed. There was an annual increase in the average polarity over the years, with 2017, 2018, and 2022 having positive polarity averages. Additionally, the number of tweets decreased over time.

Objetivo: Analizar los sentimientos acerca de la inmunoterapia alérgeno-específica en Twitter mediante el modelo VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner).

Métodos: Se utilizaron tweets relacionados con la inmunoterapia alérgeno-específica obtenidos a través del API (Application Programming Interface) de Twitter. Se incorporaron las palabras clave “allergy shot” en el período comprendido entre el 1 de enero de 2012 y el 31 de diciembre de 2022. Los datos obtenidos fueron procesados, eliminando las URL, nombres de usuarios, hashtags, espacios múltiples y tweets duplicados. Posteriormente, se realizó un análisis de sentimientos utilizando el modelo VADER.

Resultados: Se recolectaron 34,711 tweets, de los que se eliminaron 1928. De los 32,783 tweets restantes, se encontró que el 32.41% de los usuarios expresó un sentimiento negativo, el 31.11% un sentimiento neutral y el 36.47% un sentimiento positivo, con una media de polaridad de 0.02751 (neutral) a lo largo de los 11 años.

Conclusiones: La polaridad media de los tweets acerca de la inmunoterapia alérgeno-específica es neutral a lo largo de los 11 años analizados. Existe un aumento anual en la polaridad media positiva a lo largo de los años, sobre todo entre 2017, 2018 y 2022. La cantidad de tweets disminuyó con el tiempo.

Keywords: API (Application Programming Interface); Allergen-specific immunotherapy; Feelling; Positive feelling; Twitter; VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner).

Publication types

  • English Abstract

MeSH terms

  • Desensitization, Immunologic* / methods
  • Emotions
  • Humans
  • Social Media*
  • Unsupervised Machine Learning*