Twitter數(shù)據(jù)流可用于預測流感爆發(fā)
Google 早在 2008 年推出了流感趨勢網(wǎng)站。它建立的假設基礎是:人們在遭受疾病困擾時,會比在身體健康時,花更多的時間搜索疾病相關內容。因此,通過分析一個國家,在特定時期的流感相關搜索量,便可
Google 早在 2008 年推出了“流感趨勢”網(wǎng)站。它建立的假設基礎是:人們在遭受疾病困擾時,會比在身體健康時,花更多的時間搜索疾病相關內容。因此,通過分析一個國家,在特定時期的流感相關搜索量,便可以推算出病毒的傳播情況。 這個預測非常靠譜,通常與美國疾病控制和預防中心(CDC)的數(shù)據(jù)相差無幾。事實上,有幾次傳染病初期的預測,甚至比 CDC 早了一周之久。眾所周知,疾病初期預測將為政府及時采取部署,提供了有利的時機。 那么其他的在線服務,尤其是社交網(wǎng)絡,能否做到相同甚至更好的預測呢?如今,問題有了答案。卡耐基梅隆大學的 Jiwei Li 和康乃爾大學的 Claire Cardie,成功利用 Twitter 預測了早期流感爆發(fā)。他們的方式與 Google 十分類似。首先,他們從 Twitter 數(shù)據(jù)流中過濾包含與“流感”相關,并帶有位置標簽的 tweet;然后,在地圖上標注這些 tweet 的位置分布,以及隨時間產(chǎn)生的變化。同時,他們還制作了流感的動態(tài)變化模型。新模型中,流感包括 4 個階段:無傳染階段、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)不同時期的轉換節(jié)點。實際上,Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月間,已經(jīng)利用 100 萬美國人的 360 萬條 tweet ,驗證了該方法的有效性。 為了檢驗他們的預測是否成真,Li 和 Cardie 將他們的分析與 CDC 進行對比。他們說,“我們確信,流感相關 tweet 與 CDC 提供的流感疾病案例數(shù)目,呈顯著相關。 ” 這看上去是向流感疾病宣戰(zhàn)強有力的武器。它不僅為疾病早期預測提供了新方式,同時,挑戰(zhàn)了 CDC,以及 Google 的流感趨勢網(wǎng)站。每年,全球約 10-15% 的人感染流感,引發(fā) 5000 萬流感病例,造成近 50 萬人死亡。這是一個不容忽視的龐大數(shù)字。如今,政府和醫(yī)療機構可以借用 Twitter,更早、更實惠、更便捷得預測疫情,挽救更多的生命。
責任編輯:和碩涵
免責聲明:本文僅代表作者個人觀點,與本站無關。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內容未經(jīng)本站證實,對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾,請讀者僅作參考,并請自行核實相關內容。
我要收藏
個贊
-
發(fā)電電力輔助服務營銷決策模型
2019-06-24電力輔助服務營銷 -
繞過安卓SSL驗證證書的四種方式
-
網(wǎng)絡何以可能
2017-02-24網(wǎng)絡