Вспышки эпидемий научились предсказывать по записям в Twitter
12 декабря 2017 года
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.
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
