摘要Google 早在2008 年推出了“流感趨勢”網站。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...

 

Google 早在2008 年推出了“流感趨勢”網站。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)的數據相差無幾。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採取部署,提供了有利的時機。

那麼其他的在線服務,尤其是社交網絡,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

 

他們的方式與 Google 十分類似。首先,他們從Twitter 數據流中過濾包含與“流感”相關,並帶有位置標籤的tweet;然後,在地圖上標註這些tweet 的位置分佈,以及隨時間產生的變化。同時,他們還製作了流感的動態變化模型。新模型中,流感包括4 個階段:無傳染階段、爆發階段、穩定階段以及衰退階段。

此外,他們採用了全新的算法,試圖盡可能快得發現不同時期的轉換節點。實際上,Li 和Cardie 在2008 年6 月至2010 年6 月間,已經利用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目,呈顯著相關。 ”

這看上去是向流感疾病宣戰強有力的武器。它不僅為疾病早期預測提供了新方式,同時,挑戰了CDC,以及Google 的流感趨勢網站。每年,全球約10-15% 的人感染流感,引發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字。如今,政府和醫療機構可以藉用Twitter,更早、更實惠、更便捷得預測疫情,挽救更多的生命。

資料來源:煉數成金

 


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