stringtranslate.com

Инфонаблюдение

Инфонаблюдение — это тип синдромного наблюдения , который использует информацию, найденную в Интернете. [1] Этот термин, как и термин «инфодемиология» , был придуман Гюнтером Эйзенбахом для описания исследований, в которых для сбора информации о поведении человека используется информация из Интернета. [2] [3] [4]

Работа Эйзенбаха с использованием поисковых запросов Google привела к появлению Google Flu Trends , а также других поисковых систем. [5] [6] Другие исследователи использовали сайты социальных сетей, такие как Twitter, для наблюдения за тенденциями вспышек заболеваний. [7] [8] Infoveillance может обнаруживать вспышки заболеваний быстрее, чем традиционные системы надзора за общественным здоровьем , с минимальными затратами. [9]

Типы

Методы Infoveillance могут быть пассивными или активными. [4] Традиционные данные infoveillance, такие как запросы поисковых систем и поведение навигации на веб-сайте, считаются пассивными, поскольку они пытаются автоматически распознавать тенденции, без действий (или часто даже осознания) со стороны интернет-пользователей, которые генерируют данные для анализа. Активное infoveillance происходит, когда пользователи решают ответить на опрос, ввести симптомы на веб-сайте или в приложении или иным образом напрямую участвовать в усилиях по наблюдению, предоставляя дополнительную информацию. [4]

Примеры

Google Тренды Здоровья

Начиная с 2008 года Google использовал агрегированные данные поисковых запросов для выявления тенденций гриппа и сравнивал результаты с официальными данными эпиднадзора стран с целью прогнозирования распространения гриппа. [10] В свете доказательств, появившихся в 2013 году, показывающих, что Google Flu Trends иногда существенно завышал фактические показатели гриппа, исследователи предложили ряд более продвинутых и более эффективных подходов к моделированию гриппа на основе поисковых запросов Google. [11] Google Flu Trends прекратил публиковать отчеты в 2015 году. [12]

Google также использовал агрегированные данные поисковых запросов для выявления тенденций лихорадки денге . [13] Исследования также поставили под сомнение точность некоторых из этих прогнозов. [14] Google продолжил эту работу по отслеживанию и прогнозированию пандемии COVID-19 , создав открытый набор данных по поисковым запросам, связанным с COVID, для использования исследователями. [15]

Детектор гриппа

Другие проекты по прогнозированию гриппа, включая Flu Detector, появлялись и исчезали с момента появления и удаления Google Flu Trends. Flu Detector был разработан Василиосом Лампосом и другими исследователями из Университета Бристоля . [7] Это было приложение машинного обучения , которое сначала использовало выбор признаков для автоматического извлечения связанных с гриппом терминов из контента Twitter , а затем использовало эти термины для вычисления индекса гриппа для нескольких регионов Великобритании на основе геолокированных твитов. Это также легло в основу предлагаемой обобщенной схемы, способной отслеживать другие события. [16]

Настроение нации

Mood of the Nation также был разработан командой Лампоса. Он проводил анализ настроения в твитах, геолокированных в различных регионах Соединенного Королевства, вычисляя на ежедневной основе баллы для четырех типов эмоций: гнев, страх, радость и грусть. [ необходима цитата ]

Вопросы конфиденциальности

Рост информационной слежки поднимает вопросы о конфиденциальности. Проблемы конфиденциальности частично зависят от уровня анализа и того, как собираются и управляются данные. [4] Например, люди могут быть повторно идентифицированы из наборов данных поисковых запросов, которые не были должным образом деидентифицированы . [17] Проблемы конфиденциальности возрастают, если анализ данных не выполняется автоматически и если изучаются траектории поиска отдельных пользователей. [4]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Эйзенбах, Гюнтер (2006). «Инфодемиология: отслеживание поисков, связанных с гриппом, в Интернете для синдромного надзора». Труды ежегодного симпозиума AMIA . 2006 : 244–8. PMC 1839505.  PMID 17238340  .
  2. ^ Эйзенбах, Гюнтер (15.12.2002). «Инфодемиология: эпидемиология (дез)информации». Американский журнал медицины . 113 (9): 763–765. doi : 10.1016/s0002-9343(02)01473-0 . ISSN  0002-9343. PMID  12517369.
  3. ^ Гюнтер Эйзенбах (май 2011 г.). «Инфодемиология и отслеживание информации о здоровье в Интернете и киберповедения в интересах общественного здравоохранения с помощью инфодемиологии и инфонаблюдения». Американский журнал профилактической медицины . 40 (5 Suppl 2): ​​S154–S158. doi : 10.1016/j.amepre.2011.02.006 . PMID  21521589.
  4. ^ abcde Гюнтер Эйзенбах (2009). «Инфодемиология и информационный надзор: структура для нового набора методов информатики общественного здравоохранения для анализа поведения при поиске, общении и публикациях в Интернете». Журнал медицинских исследований Интернета . 11 (1): e11. doi : 10.2196/jmir.1157 . PMC 2762766. PMID  19329408 . 
  5. ^ Домнич, Александр; Арбузова, Ева К.; Синьори, Алессио; Амициция, Даниэла; Панатто, Донателла; Гаспарини, Роберто (2014). «Веб-надзор за инфекциями, передаваемыми половым путем, в России на основе спроса». Международный журнал общественного здравоохранения . 59 (5): 841–9. doi :10.1007/s00038-014-0581-7. PMID  25012799. S2CID  23632100.
  6. ^ Чжоу, Си-чуань; Шэнь, Хай-бинь (2010). «Надзор за подлежащими регистрации инфекционными заболеваниями с использованием данных, собранных поисковой системой». Журнал Zhejiang University Science C. 11 ( 4): 241–8. doi :10.1631/jzus.C0910371. S2CID  31424896.
  7. ^ ab Lampos, Vasileios; Cristianini, Nello (2010). «Отслеживание пандемии гриппа путем мониторинга социальной сети». 2010 2-й Международный семинар по когнитивной обработке информации . С. 411–6. doi :10.1109/CIP.2010.5604088. ISBN 978-1-4244-6459-3. S2CID  5868871.
  8. ^ Корли, Кортни Д.; Кук, Дайан Дж .; Миклер, Армин Р.; Сингх, Каран П. (2010). «Использование Интернета и социальных сетей для наблюдения за гриппом». Достижения в области вычислительной биологии . Достижения в области экспериментальной медицины и биологии. Т. 680. С. 559–64. doi :10.1007/978-1-4419-5913-3_61. ISBN 978-1-4419-5912-6. PMC  7123932 . PMID  20865540.
  9. ^ Wójcik, Oktawia P; Brownstein, John S; Chunara, Rumi; Johansson, Michael A (2014-06-20). «Общественное здравоохранение для людей: совместный надзор за инфекционными заболеваниями в цифровую эпоху». Новые темы в эпидемиологии . 11 (1): 7. doi : 10.1186/1742-7622-11-7 . ISSN  1742-7622. PMC 4078360. PMID 24991229  . 
  10. ^ Гинсберг, Джереми; Мохебби, Мэтью Х.; Патель, Раджан С.; Браммер, Линнетт; Смолински, Марк С.; Бриллиант, Ларри (2008). «Обнаружение эпидемий гриппа с использованием данных поисковых запросов». Nature . 457 (7232): 1012–4. doi : 10.1038/nature07634 . PMID  19020500. S2CID  125775.
  11. ^ Лампос, Василиос; Миллер, Эндрю К.; Кроссан, Стив; Стефансен, Кристиан (3 августа 2015 г.). «Достижения в прогнозировании показателей гриппоподобных заболеваний с использованием журналов поисковых запросов». Scientific Reports . 5 (12760): 12760. Bibcode :2015NatSR...512760L. doi :10.1038/srep12760. PMC 4522652 . PMID  26234783. 
  12. ^ Лазер, Дэвид; Кеннеди, Райан; Кинг, Гэри; Веспиньяни, Алессандро (2014-03-14). «Притча о гриппе Google: ловушки в анализе больших данных» (PDF) . Science . 343 (6176): 1203–1205. Bibcode :2014Sci...343.1203L. doi :10.1126/science.1248506. ISSN  0036-8075. PMID  24626916. S2CID  206553739.
  13. ^ Чан, Эмили Х.; Сахай, Викрам; Конрад, Корри; Браунштейн, Джон С. (2011). Аксой, Серап (ред.). «Использование данных поисковых запросов в Интернете для мониторинга эпидемий лихорадки денге: новая модель наблюдения за забытыми тропическими болезнями». PLOS Забытые тропические болезни . 5 (5): e1206. doi : 10.1371/journal.pntd.0001206 . PMC 3104029. PMID  21647308 . 
  14. ^ Ромеро-Альварес, Даниэль; Парих, Нидхи; Остхус, Дэйв; Мартинес, Кейтлин; Дженерос, Николас; дель Валле, Сара; Маноре, Кэрри А. (2020-03-26). "Показатели Google Health Trends, отражающие заболеваемость лихорадкой денге в бразильских штатах". BMC Infectious Diseases . 20 (1): 252. doi : 10.1186/s12879-020-04957-0 . ISSN  1471-2334. PMC 7104526. PMID  32228508 . 
  15. ^ «Использование тенденций поиска симптомов для информирования об исследованиях COVID-19». Google . 2020-09-02 . Получено 2021-02-15 .
  16. ^ Лампос, Василиос, Кристианини, Нелло (2012). «Прогнозирование текущих событий из социальной сети с помощью статистического обучения». Труды ACM по интеллектуальным системам и технологиям . 3 (4): 1–22. doi :10.1145/2337542.2337557. S2CID  8297993.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  17. ^ «Повторная идентификация «анонимизированных» данных». Georgetown Law Technology Review . 2017-04-12 . Получено 2021-02-15 .

Внешние ссылки