«Существует потенциал использования социальных сетей, чтобы действительно улучшить наш мониторинг гриппа и других проблем общественного здравоохранения», — сказал Цзоу.
Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) определяют сезон гриппа как период с октября по май, обычно с пиком примерно в феврале. Но непредсказуемость того, когда и где именно произойдут вспышки, затрудняет подготовку больниц и региональных агентств здравоохранения к тому, где и когда направить врачей и медсестер, вооруженных вакцинами и лекарствами.
Между больницами, впервые заметившими рост числа больных гриппом, и выпуском регионального предупреждения Центром контроля заболеваний (CDC) примерно двухнедельный лаг.
Цоу и его коллеги, финансируемые фондом в 1 доллар.Грант в размере 3 миллионов от Национального научного фонда на поиск более быстрого и эффективного способа выявления этих закономерностей.
Они выбрали 11 U.S. города и отслеживаемые твиты, исходящие в радиусе 17 миль от этих городов.
Всякий раз, когда люди писали в Твиттере ключевые слова «грипп» или «грипп», программа записывала характеристики этих твитов, включая имя пользователя, местоположение, были ли они оригинальными твитами или ретвитами, и были ли они связаны с веб-сайтом.
С июня 2012 года по начало декабря алгоритм зафиксировал 161 821 твит, содержащий слово «грипп», 6 174 сообщения — «грипп»."
Цзоу сравнил результаты своей команды с региональными данными, основанными на определении гриппоподобных заболеваний (ГПЗ) CDC. В девяти из 11 городов была выявлена статистически значимая корреляция между увеличением количества твитов, в которых упоминаются эти ключевые слова, и вспышками заболеваний, о которых сообщалось по регионам.
В пяти из этих городов алгоритм Цоу обнаружил вспышки раньше, чем региональные отчеты. Города с самой сильной корреляцией: Сан-Диего, Денвер, Джексонвилл, Сиэтл и Форт-Уэрт.
«Традиционные процедуры занимают не менее двух недель для обнаружения вспышки», — сказал Цзоу. "С помощью нашего метода мы ежедневно обнаруживаем."
Оригинальные твиты и твиты без ссылок на веб-сайты также оказались более предсказуемыми, чем ретвиты или твиты, которые действительно содержали ссылки, возможно потому, что оригинальные и не связанные твиты с большей вероятностью отражают сообщения людей о своих собственных симптомах, сказал Цоу.
Следующим шагом в продолжающемся исследовании Цоу будет поиск еще более тонких корреляций между данными ГПЗ и конкретными симптоматическими ключевыми словами, такими как «кашель», «чихание», «заложенность» и «боль в горле»."
Цзоу предполагает, что такой вид «информационного надзора» будет применяться к целому ряду областей общественного здравоохранения, например, к мониторингу региональных случаев сердечного приступа или диабета. Проект связан с более крупной инициативой SDSU, Human Dynamics in the Mobile Age, одной из четырех недавно выбранных университетом областей передового опыта.
Цоу является одним из основных преподавателей инициативы.
«Данные в социальных сетях содержат много шума», — сказал Цзоу. "Но если мы сможем отфильтровать этот шум и сосредоточиться на том, что важно, мы сможем найти всевозможные полезные связи между реальной жизнью и киберпространством."