大家好,我是《科学美国人》播客编辑史蒂夫·米尔斯基
《#流感》——雷切尔·伯克威茨
在流感来袭前预测流感爆发情况,可帮助官员尽早采取行动减少相关死亡人数,流感每年会造成全世界29万至65万人死亡 。在最近的一项研究中,研究人员表示他们只用社交媒体的交流内容,就提前两周准确地预测到了流感的爆发 。从理论上来说,这项研究可以用于将资源分配到最需要的地区 。
华盛顿州美国太平洋西北国家实验室的一个小组收集了推特交谈中的语言线索,这些交谈内容涉及“天气”或“咖啡”等看似与流感无关的话题 。但是基于这些信息,研究人员确定了下一场流感爆发可能发生的时间和地点 。
研究人员使用了“深度学习”模型,这是一种可以模拟人类大脑神经元层和记忆能力的计算机模型 。“深度学习”算法分析了特定时间内的推特语言风格、观点和交流行为所发生的变化,以及这种变化与之后的流感爆发报告的关联情况 。
这项研究发表在《公共科学图书馆·综合》期刊上 。
计算机科学家兼该研究领导者斯维特拉娜·沃尔科娃表示,“我们所使用的‘深度学习'模型的优点在于,它考虑到了随时间变化的情感和语言线索,以此来预测未来 。”以前,人们通过互联网来预测流感爆发,包括用推特、维基百科记录以及“谷歌流感趋势”项目进行的研究,这些预测往往专门扫描与流感有关的词语 。与此相反,沃尔科娃的模型检查了1.71亿条普通推文,与其他仅基于词语搜索或表示流感即将爆发的临床数据模型相比,这种模型的表现更好 。
美国疾病预防和控制中心的流行病学家马修·毕格士塔夫提醒说,就流感预测来说,目前我们仍处于“早期阶段” 。但现在研究人员越来越依赖互联网来补充官方数据,官方数据被限制在实际感染案例中的一小部分,因为许多被感染个体不寻求医疗护理 。另外,这种工具也许有一天能帮助无法提供公共卫生数据的地区确定流感趋势 。
以上是雷切尔·伯克威茨发表的文章《#流感》 。
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