Twitter数据流可用于预测流感爆发

林西抹抹茶 · 2013-10-12
人们在遭受疾病困扰时,会比在身体健康时,花更多的时间搜索疾病相关内容。因此,通过分析一个国家,在特定时期的流感相关搜索量,便可以推算出病毒的传播情况。两位年轻人,采用全新算法,借助 Twitter 数据流信息,更快、更有效预测流感。

Google 早在 2008 年推出了“流感趋势”网站。它建立的假设基础是:人们在遭受疾病困扰时,会比在身体健康时,花更多的时间搜索疾病相关内容。因此,通过分析一个国家,在特定时期的流感相关搜索量,便可以推算出病毒的传播情况。

这个预测非常靠谱,通常与美国疾病控制和预防中心(CDC)的数据相差无几。事实上,有几次传染病初期的预测,甚至比 CDC 早了一周之久。众所周知,疾病初期预测将为政府及时采取部署,提供了有利的时机。

那么其他的在线服务,尤其是社交网络,能否做到相同甚至更好的预测呢?如今,问题有了答案。卡耐基梅隆大学的 Jiwei Li 和康乃尔大学的 Claire Cardie,成功利用 Twitter 预测了早期流感爆发。

Twitter数据流可用于预测流感爆发

他们的方式与 Google 十分类似。首先,他们从 Twitter 数据流中过滤包含与“流感”相关,并带有位置标签的 tweet;然后,在地图上标注这些 tweet 的位置分布,以及随时间产生的变化。同时,他们还制作了流感的动态变化模型。新模型中,流感包括 4 个阶段:无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。

此外,他们采用了全新的算法,试图尽可能快得发现不同时期的转换节点。实际上,Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月间,已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ,验证了该方法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真,Li 和 Cardie 将他们的分析与 CDC 进行对比。他们说,“我们确信,流感相关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目,呈显著相关。 ”

这看上去是向流感疾病宣战强有力的武器。它不仅为疾病早期预测提供了新方式,同时,挑战了 CDC,以及 Google 的流感趋势网站。每年,全球约 10-15% 的人感染流感,引发 5000 万流感病例,造成近 50 万人死亡。这是一个不容忽视的庞大数字。如今,政府和医疗机构可以借用 Twitter,更早、更实惠、更便捷得预测疫情,挽救更多的生命。

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