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Si può discutere se i social media è un bene per voi o meno, ma potrebbe aiutare a prendere almeno la temperatura di società generale di salute.
AI ricercatori in Finlandia, utilizzando i dati di sanità pubblica raccolte rigorosamente per la nazione di cinque milioni di abitanti, trovato post su Instagram ha avuto una significativa correlazione statistica con registrati focolai di influenza.
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Effettuando una ricerca per hashtag con parole come “influenza”, e confrontando l’immagine contenuto del post che mostra le scatole e bottiglie di influenza della droga, i ricercatori hanno costruito un mash-up di convolutional rete neurale e una versione di qualcosa chiamato “albero di apprendimento” per prevedere storico focolai.
La carta, che consentono di Prevedere l’influenza da Instagram, è stato pubblicato martedì, Cornell University, arXiv pre-server di stampa, ed è stato creato da Oguzhan Gencoglu e Miikka Ermes, che sono, rispettivamente, affiliato alla facoltà di medicina di Finlandia Tempere Università e software e società di servizi Tieto, Ltd.
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I ricercatori in Finlandia studiato oltre 22.000 Instagram post per i hashtag e le immagini di pillola finestre che anticipa storico di focolai di influenza nel paese.
Gli autori propongono la loro è “il primo studio di impiegare le immagini nei social media per la previsione delle epidemie di influenza”, ma sono anche un elenco di studi precedenti della società sui social media, come ad esempio gli studi di Instagram posti per gli indicatori di depressione, e l’uso del tabacco tra i giovani.
Gli investigatori hanno raccolto sei anni del settimanale post su Instagram, da aprile 2012 a Maggio 2018, oltre 22.000 posti, la raccolta di “hashtag” in finlandese relative alla malattia, come la parola finlandese “flunssa”, nel senso di influenza, o “lihaskipu”, che significa dolore muscolare. E ‘ stato importante per lo studio, la scrittura Gencoglu e Miikka, che sono stati in grado di limitare la loro ricerca per “una sola lingua e paese” per essere in grado di confrontare il post di un singolo paese, dati relativi alla salute.
I dati, raccolti mediante uno basato su Python web crawler, era solo da incarichi pubblici. E il crawler ha registrato solo il post date e hashtag, e l’individuo Url di immagine, non ha fatto registrare i nomi utente e non di un negozio una qualsiasi delle immagini.
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Gli autori hanno quindi addestrati nove diversi modelli di reti neurali correlando i numeri di hashtag riferimenti nel post ufficiale di casi di influenza registrati dalla Finlandia, l’Istituto Nazionale per la Salute e il Benessere. Si sono allenati contro cinque anni vale la pena di dati, e quindi testato il modello da dover utilizzare per il sesto anno di Instagram di dati e di dati relativi alla salute, come il test per vedere come è fatto.
L’immagine di una parte del lavoro che è stato fatto mediante la combinazione di due diversi convolutional reti neurali, “Inception” e “ResNet”, un cocktail che è stato sviluppato nel 2016 da ricercatori di Google. Si sono allenati a guardare le immagini di persone che mostrano i flaconi di pillole e simili, salute, rimedio pacchetti, basato su quattro immagini di esempio di farmaci.
La finale vincendo la rete neurale approccio, scrivono gli autori, è stata la combinazione di Nascita e ResNet con la rete neurale “XGBoost,” una forma di albero di ricerca sviluppato presso l’Università di Washington nel 2016.
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Essi hanno concluso che la combinazione di immagine reti e XGBoost best fit della curva di dati sulla salute, ed è stato anche “statisticamente significativo” per predire l’epidemia di influenza in finale anno dati.
Una grande domanda di questo tipo di social media, ricerca, lasciato aperto per un ulteriore lavoro, è come le statistiche sono deformati dal mezzo stesso. Gli autori fanno notare che il fallimento di Google “Google Flu” le tendenze di ricerca nel 2013, perché una “maggiore attenzione da parte dei media” di Google sforzo snaturato l’attività di ricerca. Essi, pertanto, concludere che, in futuro, di lavoro, di “normalizzare” il post settimanale conta rispetto a “il numero totale di settimanale Instagram posti nella popolazione … può migliorare le prestazioni predittive prendendo la popolarità aspetto della piattaforma in considerazione.”
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