This work is to the best of our knowledge the first overview study of medical related research based on Twitter and related microblogging. We have used 5 dimensions to categorize published medical related research on Twitter. This classification provides a framework within which researchers studying development and use of Twitter within medical related research, and those undertaking comparative studies of research, relating to Twitter in the area of medicine and beyond, can position and ground their work.

1. How Twitter Is Studied in the Medical Professions: A
Classification of Twitter Papers Indexed in PubMed
Williams SA, Terras M, Warwick C
Sintesi a cura di: Giuseppina De Angelis, Giuseppe Fattori
Med 2.0 2013;2(2):e2

2. How Twitter Is Studied in the Medical Professions: A Classification of Twitter Papers
Indexed in PubMed
Med 2.0 2013;2(2):e2
http://www.medicine20.com/2013/2/e2/
Dal 2009 PubMed ha indicizzato gli articoli scientifici pubblicati relativi a Twitter per fornire
una classificazione ai futuri lavori dei ricercatori. I primi paper scientifici (2009 - 2010)
contenenti termini come - twitter, tweet, microblog - nel titolo o nell’abstract, erano
focalizzati sui meccanismi di funzionamento del microblog. Dal 2011 la tendenza va al
data mining e data-sets, e gli studi si spostano a considerare: “Twitter as a source of data”.
Le dimensioni che possono essere identificate e studiate nei lavori accademici su Twitter
sono: Focus, Data, Domain, Method, Aspect.
Il “focus” riguarda la “messa a fuoco” dell’argomento: si può parlare di Twitter e altri
microblog, o di Twitter inquadrato in un più ampio discorso sui social network.
La seconda dimensione “data” varia da “large scale” a “small” in base al numero di dati
individuati.
1) Large. Appartengono a questo gruppo gli studi che analizzano una vasta quantità di
dati, big data. Le analisi comprendono oltre un milione di tweet e/o un milione di
accounts, e le rilevazioni sono effettuate da un team di ricercatori con l’aiuto di
strumenti automatici.
2) Medium. Questo gruppo comprende studi che analizzano circa un migliaio di tweet
o account. Questa quantità di dati può essere analizzata manualmente da un
ricercatore o da un piccolo team con un supporto limitato di strumenti.
3) Small. In questa categoria di studi, i dati possono essere gestiti da un ricercatore.
Appartengono a questa dimensione: indagini surveys, gruppi groups, tweet e profili
utente user profiles, fino a un migliaio di articoli.
4) Not data based. Appartengono a questo gruppo documenti che non sono basati
sulla raccolta e analisi dei dati.
La terza dimensione è il dominio domain. Questo è principalmente medico, dal momento
che i lavori sono contenuti all’interno di PubMed, ma è possibile inquadrare gli studi da
diversi punti di vista e spesso all'interno di un dominio o un gruppo di domini: Academic,
General Communication, Medical Professional Communication, Targeted Communication,
Guides. Il dominio è una dimensione che va sempre “rivista”, e che può variare con i nuovi
paper analizzati.

3. La quarta dimensione è il metodo, ed è stratificata a sua volta in tre categorie: Analytic,
Design and Development e Examination. Molti dei paper utilizzano la tecnica della content
analysis (Analytic). La categoria Design and Development ha a che fare con lo sviluppo di
un sistema di comunicazione nel metodo, come lo studio: “A new support system using a
mobile device (smartphone) for diagnostic image display and treatment of stroke” che
include la capacità di tweettare ad altri professionisti. Nello studio “Machine intelligence for
health information: capturing concepts and trends in social media via query expansion” gli
autori sviluppano tecniche di recupero dell'informazione e in “A visual backchannel for
large-scale events”, sviluppano un sistema per presentare graficamente i tweet relativi a
un evento.
La categoria Examination comprende studi di caso, categorizzazioni, saggi, studi
etnografici, interviste e indagini. Ad esempio, in un articolo intitolato, "Twitter as a
communication tool for orthopedic surgery” sono stati classificati i profili Twitter di oltre 400
professionisti ortopedici.
L’aspetto infine, ha a che fare con le caratteristiche dello studio: molti studi si concentrano
sul messaggio (tweet), mentre altri studiano l'uso (Twitter), un numero inferiore si
concentra sugli sviluppi della tecnologia di base.
In conclusione l'analisi computazionale dei bigdata su Twitter per facilitare la conoscenza
e l’estrazione di informazioni sta diventando sempre più comune. L’ accesso a grandi
quantità di dati derivanti dai singoli tweet correlato con i meta-dati della località, ora del
giorno, reti di follower può favorire l'identificazione della diffusione delle malattie infettive.