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MFI: Methodenentwicklung, Forschungsinfrastruktur und Informationstechnologie
In­tel­li­genz in der Public Health-Forschung Pro­jekt­grup­pen Pres­se­stel­le Zentrale Ver­wal­tung

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Fachgebiet 25 Körperliche Gesundheit
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In Kooperation mit Symanto AI (https://www.symanto.net/de/live-insights/mental-health-coronavirus/) werden die Häufigkeit selbst-berichteter Symptome einer Depression (z.B. Schlafprobleme, negative Stimmung) in Twitter-Nachrichten identifiziert und mit Angaben aus GEDA-19 Survey-Daten im zeitlichen Verlauf der ersten kontakteinschränkenden Maßnahmen anlässlich der COVID-19 Pandemie verglichen (Zeitraum Januar bis Juli 2020). Es handelt sich um ein Pilotprojekt zur Identifikation des Grads an Übereinstimmung zwischen Twitter und Survey-Daten, Charakteristika von Survey-Teilnehmenden und Twitter-Nutzern, sowie zum Mehrwert dieser verschiedenen Datenquellen für das Monitoring psychischer Gesundheit in Deutschland. Perspektivisch wird geprüft, inwiefern Twitter als eine mögliche Social Media Datenquelle zeitnah zu einem Stimmungsbild zu bestimmten gesundheitsrelevanten Themen und/oder in bestimmten gesellschaftlich relevanten Situation beitragen kann.
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Sentinel zur elektronischen Erfassung von Diagnosecodes akuter respiratorischer Erkrankungen (SEED/ARE)
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Zur Beschreibung des Gesundheitszustandes der Bevölkerung werden sowohl Befragungsangaben als auch Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung herangezogen.
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Das vorliegende Promotionsvorhaben hat zum Ziel, verhaltensbasierte Prädiktoren für die psychische Gesundheit zu prüfen und bedient sich dabei statistischer Methoden des maschinellen Lernens.
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ZKI-PH 4: Klima- und Gesellschaftsanalytik
Ge­sell­schafts­ana­ly­tik ZKI-PH 5: Vi­sua­li­sie­rung Pro­jekt­grup­pen Pres­se­stel­le Zentrale Ver­wal­tung

ZBS 5: Hochsicherheitslabor
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Zentrum für Biologische Gefahren und Spezielle Pathogene
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