其他

藉社群內容預測流感

研究人員分析社群媒體上的話題,竟可精確推估流感爆發的時間。

撰文/伯科威茲(Rachel Berkowitz)
翻譯/張亦葳

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藉社群內容預測流感

研究人員分析社群媒體上的話題,竟可精確推估流感爆發的時間。

撰文/伯科威茲(Rachel Berkowitz)
翻譯/張亦葳

圖片來源:pixabay


全世界每年有29萬~65萬人因流感而死,預測流感何時爆發有助於政府官員提早採取行動,以減少相關死亡病例。在最近一項研究中,研究人員僅利用社群媒體的對話內容,便在流感爆發前兩個星期精確做出預測。此項發現理論上能用於最需相關資訊的地區。


美國太平洋西北國家實驗室的研究團隊自推特(Twitter)蒐集看似與流感無關的對話內容做為語言線索,例如天氣或咖啡的話題,並根據這些資訊推測近期流感爆發的可能時間和地點。


研究人員運用的是模擬人腦各階層神經元與記憶機制的「深度學習」電腦模型,他們的演算法能分析發文者的用語、看法和溝通行為在特定期間如何變化,以及這些變化和之後的流感爆發相關報導有什麼關聯。


主持這項研究的電腦科學家佛寇瓦(Svitlana Volkova)說:「我們使用的深度學習模型美妙之處在於,它會考量隨著時間轉變的情緒和語言線索,進而預測未來。」研究成果於去年12月發表在《科學公共圖書館.總刊》。


過去透過網路預測流感爆發的計畫,包括以推特和維基百科記錄進行的研究以及「Google流感趨勢」(Google Flu Trend),都是針對流感相關字詞進行搜尋,而佛寇瓦團隊檢視了1億7100萬則日常推文的研究更勝一籌,不像其他模型是基於相關字詞的搜尋或不斷攀升的臨床數據。


約翰霍普金斯大學的電腦科學家德雷茲(Mark Dredze)未參與該研究,他評論:「針對特定地點某些族群預測流感,突破我們認為可(藉社群媒體)做到的限制,並為新可能性開啟一扇大門。」


美國疾病防制中心(CDC)的流行病學家畢格斯塔夫(Matthew Biggerstaff)提醒,就流感預測而言,我們仍處於起步階段,但由於許多流感患者不會尋求醫療照護,官方數據僅佔實際病例的一小部份,研究人員越來越仰賴透過網路填補官方數據不足之處。此外,這樣的工具有朝一日,可能有助於完全無法取得公衛數據的地區確認流感趨勢。