El uso de Twitter para monitorear la gripe: los investigadores a encontrar una manera de proteger a los tweets

Marcha 23, 2016 Admin Salud 0 14
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Para solucionar este problema, los informáticos y los investigadores de la Escuela de Medicina Johns Hopkins han desarrollado un nuevo método de cribado que Twitter ofrece no sólo los datos en tiempo real sobre los casos de influenza, pero también filtra la charla en línea que no está vinculado a infecciones de gripe real. Al comparar su método, que se basa en un análisis de 5.000 tuits a disposición del público por minuto a otros instrumentos de seguimiento basado en Twitter, los investigadores de Johns Hopkins dicen que sus resultados en tiempo real el seguimiento más de cerca con la enfermedad de datos del gobierno que requiere mucho más tiempo para compilar.

"Cuando nos fijamos en los mensajes de Twitter, se puede ver a la gente hablando sobre el miedo de contraer la gripe o preguntando a amigos si debe vacunarse contra la gripe o recordar una figura pública que parece estar enferma", dijo Mark Dredze, un profesor asistente de investigación en el Departamento de Ciencias de la Computación que utiliza Twitter para seguir las tendencias de la salud pública. "Pero los mensajes de este tipo no miden cuántas personas realmente han contraído la gripe. Queríamos separar bombo sobre la influencia de los mensajes de personas que realmente se enferma."




Dredze, quien también es investigador en el Centro de Tecnología de la Universidad Johns Hopkins humana Idioma de Excelencia, dirigió un equipo que a mediados de 2011 publicó uno de los primeros y más completos estudios que muestran que los datos de Twitter pueden producir información útil en la salud pública . Desde entonces, esta estrategia se ha vuelto tan popular que el Departamento de Salud y Servicios Humanos verano pasado patrocinó un concurso de desafío a los investigadores a diseñar una aplicación en línea que podrían monitorear los principales brotes de enfermedades.

Este invierno, como los Estados Unidos entraron en una temporada inusualmente severa y principios de la gripe, la gripe proyecciones basadas en Twitter han atraído cada vez más atención. Muchos tweets públicos, tales como: "Estoy harto de esta semana con la gripe", pueden indicar un aumento en la tasa de la gripe. Recopilación suficiente de estos tuits puede ayudar a los funcionarios de salud miden el alcance y la gravedad de una epidemia.

Sin embargo, la fiabilidad de muchos modelos de computadora puede ser debilitado por demasiados tweets que enlazan con noticias y otras cuestiones relacionadas con la gripe que no están directamente relacionados con un caso de la gripe, según David Broniatowski, una Escuela de Medicina becario postdoctoral en el Departamento de Medicina de Emergencia del Centro de Modelado avanzado en el social, conductual y de Ciencias de la Salud. "Por ejemplo", dijo, "un aumento reciente de la gripe Twitter fue causado por las discusiones de síntomas parecidos a la gripe de la leyenda del baloncesto Kobe Bryant durante un partido reciente. A pesar de la salud del Sr. Bryant, estos tuits hacen muy poco para ayudar a los funcionarios de salud pública a preparar a la nación para el próximo gran epidemia ".

Para mejorar la precisión al utilizar los tweets de supervisar la incidencia, el equipo de John Hopkins ha desarrollado sofisticados métodos estadísticos basados ​​en las tecnologías de procesamiento del lenguaje humano. Los métodos están diseñados para filtrar la charla. El sistema es capaz de distinguir, por ejemplo, entre "tengo la gripe" y "Estoy preocupado por contraer la gripe."

Otra ventaja del método de la influencia de proyección Johns Hopkins es que puede producir resultados en tiempo real. En comparación, los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades, que registra síntomas de visitas relacionadas con la gripe en el hospital, por lo general toman dos semanas para publicar datos sobre la prevalencia de la influenza.

Para comprobar la fiabilidad de su sistema avanzado, los investigadores de Johns Hopkins ha comparado recientemente sus resultados a los datos de los CDC para el mismo período. Los investigadores dijeron que en los meses de noviembre y diciembre de 2012, su sistema ha mostrado una notable mejoría en el seguimiento con las cifras de los CDC en comparación con los anteriores métodos de control basados ​​Twitter. "A finales de diciembre", Dredze añadió, "los medios de comunicación recogieron en la epidemia de gripe, provocando un aumento en el precio y no espurio producido por nuestro sistema de Twitter. Pero nuestro nuevo algoritmo se encarga de este efecto mucho mejor que otros sistemas, haciendo caso omiso de la pico espuria en los tweets ".

Los investigadores también utilizaron sus datos de Twitter para la producción en los mapas de los Estados Unidos que documentan las fuertes diferencias entre la temporada de gripe leve el año pasado y la mayor incidencia del virus en el invierno de 2012-2013.

Mientras que su nuevo método se ha desarrollado recientemente, los investigadores de Johns Hopkins han optado por dar a conocer información sobre el sistema de seguimiento de influencia debido a la mayor incidencia de la enfermedad este invierno. Los miembros del equipo esperan compartir el método de vigilancia de la gripe mejorado con las principales agencias de salud del gobierno.

"Este nuevo trabajo demuestra que los mensajes de Twitter se pueden utilizar para orientar a los funcionarios de salud pública en su respuesta a los brotes de enfermedades infecciosas", dijo Dredze. "Nuestra esperanza es que la nueva tecnología se puede utilizar la pista de otras enfermedades también." Otros investigadores de Johns Hopkins implicados en la influencia del proyecto de Twitter son el estudiante graduado Michael Paul y se gradúan recién graduado Alex Cordero, tanto en el Departamento de Ciencias de la Computación.

Los investigadores de la Johns Hopkins han dado cuenta de que el aumento de su sistema de análisis afecta sólo miró Twitter tweets públicos donde se habían eliminado todos los nombres de usuario y la información de ese tipo. El sistema ha sido probado sólo en los mensajes de los Estados Unidos. La investigación fue financiada en parte por los Institutos Nacionales de la Salud Modelos de Estudio Agente de Enfermedades Infecciosas.

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