Вспышки эпидемий можно предсказывать по социальным сетям

Ученые из Канады, США и Швейцарии пришли к выводу, что по изменению числа записей в Twitter, авторы которых поддерживают вакцинацию или выступают против нее, можно предсказать вспышку эпидемии. Статья, посвященная этому исследованию, была опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Как пишет N+1, в ходе работы исследователи анализировали запросы в Google и записи в Twitter с геотегами США и, в частности, Калифорнии, сделанные в период с 2011-го по 2016 год. Этот выбор связан с тем, что в 2014 году в Диснейленде произошла эпидемия кори, которой предшествовало снижение охвата вакцинацией против кори, краснухи и свинки в штате Калифорния в период с 2010-го по 2014 год.

В рамках исследования ученые разделили все твиты на три категории: "за вакцинацию", "против вакцинации" и "другие", в которых позиция авторов не была четко определена. Среди всех американских твитов 660 477 оказались против вакцинации, 883 570 - за, а еще 483 636 твитов попало в категорию "другие". Среди твитов, отправленных из Калифорнии, против вакцинации оказалось 101 683 записи, за - 112 741, а 59 030 попало в категорию "другие". При этом ученые обнаружили, что вариация, коэффициент вариации и функция автокорреляции для негативных твитов значительно выросли до эпидемии и этот рост начался за несколько лет до ее возникновения. После вспышки кори все три показателя резко пошли на спад.

Что же касается твитов в поддержку вакцинации, то для них росли вариация и коэффициент вариации, в то время как автокорреляция не менялась до окончания вспышки кори, а после эпидемии ее значение резко падало, но быстро возвращалось на прежний уровень. Наконец, объем запросов в Google о вакцине от кори увеличился за несколько лет до вспышки эпидемии, как и общее число твитов на тему прививок.

По мнению авторов исследования, результаты анализа подтверждают гипотезу о важности динамики общественного мнения вблизи порога устранения болезни, а также целесообразность использования данных из социальных сетей для получения прогнозов вспышек болезней. В то же время ученые признают, что для использования в этих целях публикаций в Сети необходима разработка более точных моделей.

A team from Northeastern University developed a new model to predict the spread of the flu in real time using Twitter (TWTR). The researchers collected location data from more than 50 million tweets that contained words related to the flu, like coughing and vomiting. The data gave the researchers an idea of early flu activity around the country.

webhnd.com по следам  hitech.classic.newsru.com

Отправить ответ

avatar
  Subscribe  
Сообщать