Вспышки эпидемий научились предсказывать по записям в Twitter
12 дек 2017 15:40 #64315
от ICT
ICT создал тему: Вспышки эпидемий научились предсказывать по записям в Twitter
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.
Ссылка на источник
Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.
Похожие статьи
Тема | Релевантность | Дата |
---|---|---|
Twitter может предсказывать сердечные болезни: исследование | 13.99 | Четверг, 29 января 2015 |
Как уберечь накопленные средства от колебаний рубля и эпидемий | 10.23 | Понедельник, 27 января 2020 |
В Instagram появилась возможность лайкать и отключать комментарии к записям | 9.48 | Среда, 07 декабря 2016 |
Facebook по ошибке открыла доступ к приватным записям 14 млн пользователей | 9.48 | Пятница, 08 июня 2018 |
Нейросеть научили определять алкоголиков и курильщиков по записям и лайкам в Facebook | 9.38 | Понедельник, 05 июня 2017 |
Foxconn приостановила производство продукции Apple в Шэньчжэне из-за вспышки COVID-19 | 9.01 | Понедельник, 14 марта 2022 |
«Яндекс» научился предсказывать погоду | 8.92 | Четверг, 26 ноября 2015 |
"Яндекс" научился предсказывать погоду с точностью до дома | 8.72 | Четверг, 26 ноября 2015 |
«Яндекс» научился предсказывать погоду с точностью до дома | 8.72 | Четверг, 26 ноября 2015 |
Будущий Windows Phone сможет предсказывать прикосновения | 8.72 | Пятница, 06 мая 2016 |