Tütün bağımlılığı örneğinde halk sağlığında yapay zeka teknolojilerinin kullanılması
Artificial intelligence in public health: In case of tobacco addiction
Yazar: HÜSEYİN KÜÇÜKALİ
Danışman: PROF. DR. MEHMET SARPER ERDOĞAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Halk Sağlığı = Public Health
Dizin: Bağımlılık = Dependency ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Primer korunma = Primary prevention ; Sosyal medya = Social media ; Tütün = Tobacco ; Tütün kontrolü = Tobacco control ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Tütün endüstrisinin bir kaçış alanı olarak sosyal medyada yürüttüğü pazarlama faaliyetleri son yıllarda dikkat çekmektedir. İster ticari amaçlı ister bireysel olsun sosyal medyada tütünü teşvik eden içeriklere maruziyetin, takip eden süreçte tütün kullanımına etki ettiği gösterilmiştir. Tütün bağımlılığının önlenmesine yönelik mevcut politika ve sistemlerin yetersiz kaldığı bu sorunun çözümüne yapay zeka teknolojileri katkı sağlayabilir. Bu araştırmanın amacı sosyal medyada tütün kullanımını teşvik eden içerikleri otomatik olarak tespit edebilecek bir yapay zeka geliştirmektir.
Bu karma yöntemli araştırma nitel bir araştırmayı takip eden nicel bir araştırma şeklinde tasarlanmıştır. Ekim 2020'de Twitter'da yayınlanan tütün ile ilgili tweet'ler evreninden (n=177,684) olasılıklı yöntemle seçilen bir örnek (n=5000), gönüllü değerlendiricilerden oluşturulan bir kitle kaynağı tarafından içerik analizine tabi tutulmuş ve tütün kullanımını teşvik etme durumuna göre sınıflandırılmıştır. Oluşturulan bu veri seti kullanılarak, önceden Türkçe dilinde eğitilmiş bir dil modeli (BERT), gözetimli makine öğrenmesi yöntemiyle farklı senaryolar altında yeniden eğitilmiştir. Geliştirilen model kullanılarak evrendeki tüm tweet'ler için tütün kullanımını teşvik etme durumu öngörülmüş ve bunun bağımsız değişkenlere göre dağılımı incelenmiştir.
Geliştirilen makine öğrenmesi modeli, sosyal medya içeriklerinin tütün kullanımını teşvik etme durumunu %87,78 duyarlılık ve %81,11 pozitif prediktif değer ile öngörebilmektedir. Günde ortalama 2360,10 ± 599,43 adet tütün kullanımı teşvik eden tweet yayınlanmakta ve bunlar tütünle ilgili tweet'lerin %39,84'ünü oluşturmaktadır. Gece yayınlanan, özgün, başkalarından bahseden, mobil cihaz kaynaklı tweet'ler arasında tütün teşviki diğerlerine kıyasla daha sıktır.
Geliştirilen yapay zeka, tütünü teşvik eden sosyal medya içeriklerini izlemeyi mümkün kılan bir infosürveyans aracıdır. Bu araç tütün kontrolü politikalarını güçlendirebilir, özellikle sağlığın geliştirilmesi uygulamaları için yeni imkanlar oluşturabilir.

Abstract:
Marketing activities of the tobacco industry on social media as an escape area has become salient in recent years. Whether they are commercial or personal, exposure to tobacco promoting contents in social media is shown to influence subsequent tobacco use. Artificial intelligence technologies may contribute to the solution of this problem where existing policies and systems are insufficient for the primary prevention of tobacco addiction. This study aims to develop artificial intelligence that can automatically identify tobacco promoting contents in social media.
This study is designed as a sequential mixed-methods study where qualitative analysis precedes quantitative analysis. A probabilistic sample (n=5000) from tobacco-related tweets that are published on Twitter in October 2020 (n=177,684) are selected and classified in terms of tobacco promotion via crowdsourced content analysis. The created dataset used in supervised machine learning to finetune a pre-trained Turkish language model (BERT) in multiple scenarios. Tobacco promotion status predicted for all tobacco-related tweets using the developed model and its distribution by independent variables is analyzed.
Tobacco promotion in social media contents is predicted by the model with a recall of 87.78% and precision of 81.11%. The mean daily count of tobacco promoting tweets is 2360.10 ± 599.43 and they constitute 39.84% of all tobacco-related tweets. Tobacco promotion is more frequent among tweets that are published in the night, are original, mention another user, are sourced from a mobile device than others.
Developed artificial intelligence is an infoveillance tool that makes it possible to monitor tobacco promoting social media contents. This tool can strengthen tobacco control policies and create new opportunities for health promotion practices in particular.