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On peut discuter de savoir si les médias sociaux est bon pour vous ou pas, mais il pourrait aider au moins prendre la température de la société générale de santé.
L’IA des chercheurs en Finlande, à l’aide de la santé publique les données recueillies de façon rigoureuse pour la nation de cinq millions d’habitants, trouvé un poste sur Instagram eu une forte corrélation statistique avec accusé de flambées de grippe.
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Par la recherche de hashtags avec des mots comme “grippe”, et en comparant le contenu de l’image de postes montrant les boîtes et les bouteilles de médicaments contre la grippe, les chercheurs ont construit un mash-up de réseau de neurones à convolution et une version de quelque chose appelé “l’arbre de l’apprentissage” pour prédire l’historique des épidémies.
Le papier, la Prévision de la grippe à partir d’Instagram, a été publié mardi sur l’Université Cornell, arXiv pré-serveur d’impression, et est l’auteur de Oguzhan Gencoglu et Miikka Ermes, qui sont, respectivement, affilié à la faculté de médecine de la Finlande à l’Université de Tampere, et de logiciels et société de services Tieto, Ltd.
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Les chercheurs en Finlande étudié plus de 22 000 Instagram postes pour les hashtags et les images des boîtes de pilules que prévu historique des épidémies de grippe dans le pays.
Les auteurs proposent la leur est la première étude à employer des images dans les médias sociaux pour prévoir les épidémies de grippe,” mais ils ont aussi une liste de plusieurs études antérieures de la société sur les médias sociaux, telles que des études de Instagram postes pour les indicateurs de la dépression, et l’usage du tabac chez les jeunes.
Les enquêteurs ont réuni six ans d’une valeur de semaines de publications sur Instagram, à partir d’avril 2012 à Mai 2018, plus de 22 000 postes, de la collecte des hashtags dans les finlandais se rapportant à la maladie, comme le mot finnois “flunssa,” le sens de la grippe, ou “lihaskipu,” sens des douleurs musculaires. Il était important de les étudier, écrire Gencoglu et Miikka, qu’ils ont été en mesure de limiter la recherche à “une seule langue et le pays”, afin d’être en mesure de comparer les postes à un seul pays, les données de santé.
Les données, recueillies à l’aide d’un Python-web basé sur le robot, ne fut qu’à partir des postes publics. Et le robot a enregistré seulement poster des dates et les hashtags, et de l’image individuelle d’Url, il n’enregistre pas les noms d’utilisateur et il n’a pas d’enregistrer les images.
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Les auteurs ont ensuite formé de neuf différents modèles de réseau neuronal en corrélant les numéros de hashtag références dans les messages officielle de l’incidence de la grippe enregistré par la Finlande, l’Institut National de la Santé et du bien-être. Ils ont été formés à l’encontre de cinq années de données, puis testé le modèle de l’utilisation de la sixième année de Instagram de données et des données sur la santé comme le test pour voir comment ça fait.
La partie de l’image du travail a été fait par la combinaison de deux différents réseaux de neurones à convolution, “Création”, et “l’organisme”, un cocktail qui a d’abord été développé en 2016 par des chercheurs de Google. Ils se sont entraînés à regarder des images de personnes présentant une pilule de bouteilles et de santé semblable remède paquets, basée sur les quatre exemples d’images de la drogue.
Le gagnant de la finale de réseau neuronal approche, les auteurs écrivent, était la combinaison de la Création et de l’organisme avec quelque chose appelé “XGBoost,” une forme de l’arbre de recherche développé à l’Université de Washington en 2016.
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Ils ont conclu que la combinaison de l’image et des filets de XGBoost meilleur ajustement de la courbe des données de santé, et a également été “statistiquement significative” pour la prédiction de l’épidémie de grippe dans la dernière année de données.
Une grande question de ce type de médias sociaux de la recherche, de gauche ouvert pour la poursuite des travaux, est la manière dont les statistiques sont faussées par le support lui-même. Les auteurs constatent l’échec de Google “Google Flu” les tendances de recherche en 2013, parce que “attention médiatique” à la Google effort perverti l’activité de recherche. Ils ont donc conclure que dans le futur, “normalisation”, l’hebdomadaire post compte par rapport à “le nombre total de semaines de Instagram postes dans la population … peut améliorer la prédiction de la performance en prenant la popularité aspect de la plate-forme en ligne de compte.”
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