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研究人员使用Twitter和人工智能来查看谁在健身

放大字体  缩小字体 来源:爱发布 2024-12-03 04:27  浏览次数:91

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社交媒体数据可以提供从保龄球到综合健身等全民体育活动的视角,并为未来解决健康差距提供参考。

由波士顿大学公共卫生学院(BUSPH)的研究人员领导的一项新研究发表在了 金陵是哪个城市BMJ开放运动&运

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动医学使用机器学习来查找和梳理来自美国各地与运动相关的推文,揭示运动类型和强度水平上的地区和性别差异。通过对推文语言的分析,该方法还能显示出不同人群对不同类型运动的感受。

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“在大多数情况下,低收入社区往往缺乏鼓励健康生活方式的资源,”该研究的资深作者、BUSPH全球健康助理教授Elaine 家纺图片

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Nsoesie博士说。“通过了解不同社区

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人们锻炼方式的差异,我们可以针对这些社区的具体需求设计干预措施。”

在未来,社交媒体和其他数字数据可以帮助制定干预措施和政策,这些干预措施和政策不仅取决于这些社区的习惯,还取决于他们

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对不同体育活动的看法。“我们相信,这项工作向正确的方向迈出了一步。孙燕姿的专辑 ”

研究人员使用一套人工智能模型,对美国29000个县的481146名推特用户发布的1382284条相关推文

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进行了分析(并剔除了误报,比如提到《行尸走肉》、观看体育比赛或使用“快迟到”这个表达)。最后,研究人员比较了来自美国东北部、南部、中西部和西部四个不同地区的男性和女性的推文。

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热门的运动术语是“散步”、“跳舞”、“高尔夫”、“锻炼”、“跑步”、“游泳池”、“远足”、“瑜伽”、“游泳”和“保龄球”。总体而言,步行是最受欢迎的活动,但其他活动因性别和地区而异。美国西部地区的女性比其

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他任何地区的女性做的剧烈运动都多,而中西部地区的男性做的剧烈运动最多。总体而言,男性的运动强度略高于女性,而南方在运动强度方面的性别差异最大。

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