Japanese

Title	Twitterデータを用いた不妊治療患者の感情分析
Subtitle	原著
Authors	宗修平1,2, 村林奈緒1,2, 山田由香1, 山口和香佐2, 宮野奈緒美2, 俵史子2
Authors (kana)
Organization	1浜松医科大学 生殖周産期医学講座, 2俵IVFクリニック
Journal	日本受精着床学会雑誌
Volume	37
Number	2
Page	212-219
Year/Month	2020 /
Article	原著
Publisher	日本受精着床学会
Abstract	要旨: 近年, 不妊治療患者の精神的ケアの重要さが広く認知されてきている. それゆえ, 不妊治療患者がどのようなことに悩み, 不安を抱えているかを知ることは, これをケアする側にとって重要な情報になる. 本研究では, Twitterに投稿されたデータをテキストマイニングすることで不妊治療患者の関心事および感情を分析した. 2018年10月から2019年5月の間にTwitterに投稿されたデータを解析対象とした. 期間中「不妊治療」および「妊活」の単語を含むTweetの有効投稿数はそれぞれ34,933件と51,382件であった. 「不妊治療」もしくは「妊活」の単語を含むTweetにおいて約10%は「仕事」, 「職場」, 「会社」のいずれかの語を含むTweetであった. また, 「不妊治療(もしくは妊活)」と「ストレス」の両語を含むTweetの解析では「仕事, 職場, 会社」を含む投稿が最も多かった. さらに, 「不妊治療(もしくは妊活)」と「仕事」の両語を含むTweetの共起ネットワーク解析および係り受け動詞解析では「辞める」などの否定的な文章で形成されている投稿が多く抽出された. これは近年問題となっている治療と仕事の両立に苦慮する不妊治療患者の現状に一致する. これらの結果は, 不妊治療患者の関心事や感情の情報を得るためにTwitterデータを用いることの有用性を示唆している.
Practice	臨床医学：外科系
Keywords	Twitter, 不妊治療, 妊活, ストレス, 仕事, twitter, fertility treatment, Nin-Katsu, stress, work

English

Title	Emotion Analysis of Infertile Patients using Twitter data
Subtitle
Authors	SHUHEI SO1,2, NAO MURABAYASHI1,2, YUKA YAMADA1, WAKASA YAMAGUCHI2, NAOMI MIYANO2, FUMIKO TAWARA2
Authors (kana)
Organization	1Hamamatsu University School of Medicine, Department of Reproductive and Perinatal Medicine, 2Tawara IVF clinic
Journal	Journal of Fertilization and Implantation (Tokyo)
Volume	37
Number	2
Page	212-219
Year/Month	2020 /
Article	Original article
Publisher	Japan Society of Fertilization and Implantation
Abstract	ABSTRACT: In recent years, the importance of mental care for infertile patients has been widely recognized. For this purpose, it is important to know the anxiety and worries of infertile patients. In this study, we evaluated the concerns of infertile patients by text mining data posted on Twitter. We analyzed data posted on Twitter between October 2018 and May 2019. The number of Tweets containing the words "fertility treatment" and "Nin-katsu" was 34,933 and 51,382, respectively. About 10% of the Tweets containing the words "fertility treatment" or "Nin-katsu" contained the words "work", "workplace", or "company". The words "work", "workplace", and "company", that were not directly related to fertility treatment, were most commonly found in Tweets that included both "fertility treatment" and "stress". In addition, many tweets that included both "fertility treatment" and "work" were formed with negative words such as "quit". This is consistent with the current situation of infertile patients lacking support to balance infertility treatment and a job. These results suggest the usefulness of using Twitter data to obtain information about the concerns of infertile patients.
Practice	Clinical surgery
Keywords	Twitter, twitter, fertility treatment, Nin-Katsu, stress, work

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参考文献