Twitter может предсказывать сердечные болезни

twitter-d0bcd0bed0b6d0b5d182-d0bfd180d0b5d0b4d181d0bad0b0d0b7d18bd0b2d0b0d182d18c-d181d0b5d180d0b4d0b5d187d0bdd18bd0b5-d0b1d0bed0bbd0b5

Twitter, оказывается, может быть отличным предсказателем риска сердечных заболеваний в регионе. Новое исследование Университета штата Пенсильвания показывает, что анализ твитов в социальной сети может обеспечить лучшее понимание распространенности ишемической болезни сердца в каком-либо региональном сообществе, чем более традиционные методы прогнозирования, которые учитывают курение, сахарный диабет и ожирение, вместе взятые. Исследование было опубликовано на прошлой неделе в журнале Psychological Science.

Twitter в сравнении с другими факторами риска при предсказании распространения сердечно-сосудистых заболеваний:

Исследователи и представители здравоохранения уже давно заинтересованы в использовании огромных объемов данных, накопленных в Интернете, для нужд охраны общественного здоровья.

Университет Пенсильвании искал твиты с гео-метками, которые были отправлены в 1300 округах США между 2009 и 2010, сортируя их в соответствии с типами передаваемых эмоций. Затем исследователи сравнили эти результаты с данными CDC — Центра по контролю и профилактике заболеваний США о смертности от болезни сердца в те же годы. Твиты, передающие негативные чувства, тесно коррелируют с данным CDC.

Твиты о таких вещах, как гнев, стресс и усталость, оказались сигналами, означающими риск сердечно-сосудистых заболеваний. Более оптимистичные твиты, с другой стороны, были связаны с более низким риском заболеваемости.

Google, Twitter и Wikipedia уже использовались для отслеживания гриппа. Эти усилия были стимулированы, в частности и самой CDC, чтобы найти лучшие модели распространения гриппа, особенно те, что используют большие данные, собранные из социальных медиа и в Интернете — эти данные в настоящее время используются в отчетности медицинских работников. Методы измерения риска заболеваний в (почти) реальном времени могут помочь выработать более эффективно засечь распространение болезни.

Сравнение карт округов на северо-востоке США, показывающее смертность от атеросклеротической болезни сердца — по данным CDC и по оценкам Twitter-прогнозирования:

Новое исследование Пенсильванского университета основывалось на предыдущих, которые показали, что такие характеристики, как депрессия и хронический стресс непосредственно связаны с повышенным риском заболевания.

Йоханнес Эйштадт, ведущий автор исследования, выразил надежду в конечном итоге расширить исследование, чтобы понять, как психологические проблемы связаны с физическим здоровьем.

«Мы хотим расширить это для ведущих причин смертности», сказал он, «…и лучше понять позитивные психологические черты, защищающие население, которые мы могли бы культивировать — например, оптимизм».

Но большие данные тоже имеют свои пределы.

Google Flu Trends, многообещающий проект по использованию больших данных в сфере здравоохранения, в последнее время испытывает сложности. Прошлой весной социологи обнаружили, что Google существенно промахнулся в оценке количества зарегистрированных случаев гриппа. Гарвардские ученые обвинили Google, в том, что его охватила «гордыня больших данных».

Комментарии закрыты.