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研究人員利用Twitter數(shù)據(jù)流來(lái)預(yù)測(cè)流感爆發(fā)

2013-10-15 11:18 閱讀:1559 來(lái)源:生物360 作者:陳*章 責(zé)任編輯:陳文章
[導(dǎo)讀] 早在2008年,谷歌(微博)曾推出了其著名的流感趨勢(shì)網(wǎng)站。該網(wǎng)站假定的前提是:如果用戶患上了流感,則他們會(huì)搜索更多同流感相關(guān)的信息。如此一來(lái),如果對(duì)任何一個(gè)國(guó)家或地區(qū)有關(guān)流感的搜索量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),就能較好推斷出某個(gè)國(guó)家或地區(qū)是否正爆發(fā)流感。

    早在2008年,谷歌(微博)曾推出了其著名的流感趨勢(shì)網(wǎng)站。該網(wǎng)站假定的前提是:如果用戶患上了流感,則他們會(huì)搜索更多同流感相關(guān)的信息。如此一來(lái),如果對(duì)任何一個(gè)國(guó)家或地區(qū)有關(guān)流感的搜索量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),就能較好推斷出某個(gè)國(guó)家或地區(qū)是否正爆發(fā)流感。

    美國(guó)一些計(jì)算機(jī)科學(xué)研究人員表示,此前已開始對(duì)Twitter用戶所發(fā)布同流感有關(guān)的信息加以匯總分析,然后據(jù)推斷出哪些地區(qū)有可能爆發(fā)流感,以便**部門及醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠拿出應(yīng)對(duì)措施。

 


    事實(shí)上,谷歌的這項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被證實(shí)很有效。谷歌的相應(yīng)數(shù)據(jù),同美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心(CDC)等**機(jī)構(gòu)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)非常接近。在某些情況下,谷歌甚至能夠比CDC提前一周預(yù)測(cè)出哪些地區(qū)將爆發(fā)流感。這種預(yù)測(cè)的重要意義不言而喻:如果能夠提前預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的流行疾病,**部門就能及時(shí)向公眾發(fā)出提醒以及采取其他應(yīng)對(duì)措施。

    由此人們也就提出了另外一個(gè)很有意思的問題:其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)尤其是社交媒體,是否也能像谷歌搜索那樣預(yù)測(cè)流感甚至預(yù)測(cè)效果更好?今天我們已經(jīng)獲得了相應(yīng)答案:美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究人員李繼偉(音譯:Jiwei Li)以及康奈爾大學(xué)研究人員克萊爾·卡迪(Claire Cardie)通過對(duì)相應(yīng)Twitter信息加以匯總和分析,就能成功推斷哪些地區(qū)出現(xiàn)了流感爆發(fā)的初期癥狀。

    李繼偉和卡迪的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析方式,其實(shí)與谷歌的統(tǒng)計(jì)方法有很多類似之處。他們對(duì)Twitter數(shù)據(jù)流加以過濾,只留下與流感相關(guān)的信息,并為這些信息加上地理位置標(biāo)簽。通過這種方式,這兩位研究人員就能創(chuàng)建出一幅流感爆發(fā)地區(qū)地圖,以顯示相關(guān)流感Twitter信息來(lái)自哪兒,以及這些信息在一定時(shí)間段內(nèi)的變化情況。

    這兩位研究人員還為流感爆發(fā)創(chuàng)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)模式,并提供了一些很有意思的細(xì)節(jié)內(nèi)容。在這個(gè)新模式中,流感爆發(fā)可分為四個(gè)階段:尚未爆發(fā)期、感染人員數(shù)量增長(zhǎng)期、感染人群數(shù)量穩(wěn)定期和感染人員數(shù)量下降期。

    這種新型方式,還試圖提前預(yù)測(cè)出流感從一個(gè)地區(qū)轉(zhuǎn)向另一個(gè)地區(qū)的趨勢(shì)。為測(cè)試這種方法的有效性,李繼偉和卡迪共統(tǒng)計(jì)了360萬(wàn)條同流感相關(guān)的Twitter信息,涉及用戶約100萬(wàn),信息發(fā)布時(shí)間在2008年6月到2010年6月之間。在得出相應(yīng)分析結(jié)果后,他們將分析結(jié)果同CDC的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。李繼偉和卡迪說(shuō):“我們的研究表明,Twitter的流感信息同CDC提供的流感爆發(fā)數(shù)據(jù)之間呈高度正相關(guān)性。”

    由此看來(lái),李繼偉和卡迪的上述最新研究方式,無(wú)疑為公眾應(yīng)對(duì)流感提供了另一條有效工具,它能夠使我們提前預(yù)測(cè)到某個(gè)地區(qū)流感即將到來(lái)。如果將這些預(yù)測(cè)同谷歌流感趨勢(shì)、CDC的相應(yīng)預(yù)測(cè)進(jìn)行對(duì)比,無(wú)疑也將是件很有意思的事情。

    全球每年約10%——15%的人群會(huì)患上流感,受感染人群約5000萬(wàn)人,死亡人數(shù)約50萬(wàn)。這可不是個(gè)小數(shù)字。如果我們能夠盡早提前預(yù)測(cè)到流感即將爆發(fā),無(wú)疑將使全球公眾都將受益:**和醫(yī)療機(jī)構(gòu)提前拿出應(yīng)對(duì)措施,就能挽救大量生命。


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