211service.com
Twitter datu plūsma, ko izmanto, lai prognozētu gripas uzliesmojumus
2008. gadā Google atklāja savu tagad slaveno gripas tendenču vietni. Tas darbojas, pamatojoties uz hipotēzi, ka cilvēki biežāk veic ar gripu saistītus meklēšanas vaicājumus, ja viņi cieš no slimības, nekā tad, kad viņi ir veseli. Tātad, skaitot ar gripu saistīto meklēšanas vaicājumu skaitu noteiktā valstī, var iegūt labu norādi par vīrusa izplatību.
Prognozes ir diezgan labas. Dati parasti ir ļoti līdzīgi tiem, ko sagatavojušas valdības organizācijas, piemēram, Slimību kontroles un profilakses centri (CDC) ASV. Patiešām, dažos gadījumos tā ir spējusi pamanīt sākušos epidēmiju vairāk nekā nedēļu pirms CDC.
Tas ir bijis ļoti svarīgi. Agrīna pazīme, ka slimība izplatās iedzīvotāju vidū, dod valdībām apsveicamu sākumu, plānojot savu reakciju.
Tāpēc interesants jautājums ir par to, vai citi tiešsaistes pakalpojumi, jo īpaši sociālie mediji, var sniegt līdzīgas vai pat labākas prognozes. Šodien mums ir atbilde, pateicoties Jiwei Li darbam Kārnegija Melona universitātē Pitsburgā un Klērai Kārdijai no Kornela universitātes Ņujorkas štatā, kuri ir spējuši atklāt gripas uzliesmojuma agrīnās stadijas, izmantojot Twitter.
Viņu pieeja daudzējādā ziņā ir līdzīga Google pieejai. Viņi vienkārši filtrē Twitter datu straumi, lai atrastu ar gripu saistītus tvītus, kuriem ir arī ģeogrāfiskās atzīmes. Tas ļauj viņiem izveidot karti, kurā parādīts šo tweetu izplatība un laika gaitā tas mainās.
Viņi arī modelē slimības dinamiku ar dažiem interesantiem smalkumiem. Jaunajā modelī gripas epidēmija var būt vienā no četrām fāzēm: fāze, kas nav epidēmija, fāze, kas pieaug, kad skaits palielinās, stacionārā fāze un lejupslīdes fāze, kad skaits samazinās.
Jaunajā pieejā tiek izmantots algoritms, kas mēģina pēc iespējas agrāk noteikt pāreju no vienas fāzes uz otru. Patiešām, Li un Kārdija pārbauda savas pieejas efektivitāti, izmantojot Twitter datu kopu, kurā ir 3,6 miljoni ar gripu saistītu tvītu no aptuveni 1 miljona cilvēku ASV laikā no 2008. gada jūnija līdz 2010. gada jūnijam.
Lai pārbaudītu, cik labi darbojas viņu prognozes, Li un Kārdija salīdzināja savu analīzi ar CDC veikto. Mēs pārbaudām, vai ar gripu saistītie tvīti ir cieši saistīti ar gripai līdzīgu slimību (ILI) gadījumu skaitu, ko nodrošina CDC.
Šķiet, ka tas ir spēcīgs un svarīgs jauns instruments cīņā pret gripas epidēmijām. Tas noteikti nodrošina jaunu veidu, kā atklāt slimību tās agrīnās stadijās. Patiešām, interesants uzdevums būs salīdzināt tā efektivitāti ar citām sistēmām, piemēram, Google gripas tendencēm un CDC prognozēm.
Apmēram 10-15% cilvēku katru gadu saslimst ar gripu, kas izraisa aptuveni 50 miljonus saslimšanas gadījumu un 500 000 nāves gadījumu visā pasaulē. Tā ir smaga nodeva. Iespēja pamanīt epidēmijas sākumu nedēļu vai ilgāk agrāk, nekā tas ir iespējams pašlaik, un to darot salīdzinoši lēti un viegli visā pasaulē, varētu ļaut valdībām un medicīnas aģentūrām glābt ievērojamu skaitu dzīvību.
Atsauce: arxiv.org/abs/1309.7340 : agrīnas stadijas gripas noteikšana no Twitter