Twitter數(shù)據(jù)流可用于預(yù)測(cè)流感爆發(fā)
Google 早在 2008 年推出了流感趨勢(shì)網(wǎng)站。它建立的假設(shè)基礎(chǔ)是:人們?cè)谠馐芗膊±_時(shí),會(huì)比在身體健康時(shí),花更多的時(shí)間搜索疾病相關(guān)內(nèi)容。因此,通過(guò)分析一個(gè)國(guó)家,在特定時(shí)期的流感相關(guān)搜索量,便可
Google 早在 2008 年推出了“流感趨勢(shì)”網(wǎng)站。它建立的假設(shè)基礎(chǔ)是:人們?cè)谠馐芗膊±_時(shí),會(huì)比在身體健康時(shí),花更多的時(shí)間搜索疾病相關(guān)內(nèi)容。因此,通過(guò)分析一個(gè)國(guó)家,在特定時(shí)期的流感相關(guān)搜索量,便可以推算出病毒的傳播情況。 這個(gè)預(yù)測(cè)非常靠譜,通常與美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心(CDC)的數(shù)據(jù)相差無(wú)幾。事實(shí)上,有幾次傳染病初期的預(yù)測(cè),甚至比 CDC 早了一周之久。眾所周知,疾病初期預(yù)測(cè)將為政府及時(shí)采取部署,提供了有利的時(shí)機(jī)。 那么其他的在線服務(wù),尤其是社交網(wǎng)絡(luò),能否做到相同甚至更好的預(yù)測(cè)呢?如今,問(wèn)題有了答案。卡耐基梅隆大學(xué)的 Jiwei Li 和康乃爾大學(xué)的 Claire Cardie,成功利用 Twitter 預(yù)測(cè)了早期流感爆發(fā)。他們的方式與 Google 十分類似。首先,他們從 Twitter 數(shù)據(jù)流中過(guò)濾包含與“流感”相關(guān),并帶有位置標(biāo)簽的 tweet;然后,在地圖上標(biāo)注這些 tweet 的位置分布,以及隨時(shí)間產(chǎn)生的變化。同時(shí),他們還制作了流感的動(dòng)態(tài)變化模型。新模型中,流感包括 4 個(gè)階段:無(wú)傳染階段、爆發(fā)階段、穩(wěn)定階段以及衰退階段。 此外,他們采用了全新的算法,試圖盡可能快得發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期的轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)。實(shí)際上,Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月間,已經(jīng)利用 100 萬(wàn)美國(guó)人的 360 萬(wàn)條 tweet ,驗(yàn)證了該方法的有效性。 為了檢驗(yàn)他們的預(yù)測(cè)是否成真,Li 和 Cardie 將他們的分析與 CDC 進(jìn)行對(duì)比。他們說(shuō),“我們確信,流感相關(guān) tweet 與 CDC 提供的流感疾病案例數(shù)目,呈顯著相關(guān)。 ” 這看上去是向流感疾病宣戰(zhàn)強(qiáng)有力的武器。它不僅為疾病早期預(yù)測(cè)提供了新方式,同時(shí),挑戰(zhàn)了 CDC,以及 Google 的流感趨勢(shì)網(wǎng)站。每年,全球約 10-15% 的人感染流感,引發(fā) 5000 萬(wàn)流感病例,造成近 50 萬(wàn)人死亡。這是一個(gè)不容忽視的龐大數(shù)字。如今,政府和醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以借用 Twitter,更早、更實(shí)惠、更便捷得預(yù)測(cè)疫情,挽救更多的生命。
責(zé)任編輯:和碩涵
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