Twitter未来可能会成为追踪记实风行病暴发以及应对法子的工具。
Twitter未来可能会成为追踪记实风行病暴发以及应对法子的工具。
一些科学家追踪了2009年和2010年时代关于猪流感的微博，并研究了这些相关微博与疫苗接种率的关系。
经由过程斗劲Twitter数据和疫苗接种率，美国疾病预防与节制中心发现了人们对流感疫苗的观点与他们是否得病之间的联系关系模式。
举个例子，新英格兰是美国疫苗接种率最高的地域，也是最多Tw itter用户发布关于疫苗接种的积极信息的地域。这项科研结不美观揭晓在《PLoS生物学》期刊上。
医护人员可以操作该数据来展望疾病的暴发，且能更迅速地对风行病作出纺暌钩。
现实上，越来越多科研项目都起头运用Twitter上的数据，搜罗对地震以及人的情感的研究。《Shots》杂志就曾经报道过这个趋向。
当然，世界卫生组织暗示，社交媒体也可能会成为传布误导信息的工具。但跟着越来越多基于Twitter数据的科学陈述刊登在同业评审期刊上，对Twitter的争辩并非环绕它是否为正当的信息源，而是环绕着若何最好地使用Twitter以及它的局限性是什么。
“你可以不雅察看人们在现实世角逐对特定事务的设法，”宾夕法尼亚州立年夜学生物学家马塞尔·塞拉瑟告诉《Shots》，“在Twitter上，人们会谈判自己关注的事。”
马塞尔·塞拉瑟认可年夜Twitter得来的数据或许会显示出一些Tw itter用户统计成见，但他认为这总强过电话访谒发芽拜访。越来越多人不愿意接管电话访谒发芽拜访。“是以Twitter供给的数据会更切确靠得住。”他说。
研究人员面临的一个挑战就是Twitter数据量之复杂。就拿猪流感疫苗的例子来看，Twitter上有无数条与猪流感疫苗相关的信息需要分类，于是科学家乞助于一种叫“机械进修”的体例。
不知你是否看到过卓越亚马逊书店给你举荐书籍，那就是一个近似机械进修的例子。基于顾客的关头字输入，计较机知道他们更倾向于买哪种商品，然后在数据库中找出近似的产物。
马塞尔·塞拉瑟发现的体例就近似于机械进修。研究人员开发了一种运算法例，经由过程它可以剖析出跟疫苗相关的微博是积极、消极仍是中性，它还合用于其他流行症。但马塞尔·塞拉瑟有更年夜的打算。
虽然病毒和细菌的传布需要获得节制，但此刻美国人最普遍的健康问题却并非由传染源导致，而是跟不良行为有关，例如抽烟或不健康的饮食习惯。“年夜某种水平上说，这些行为也具有传染性。”马塞尔·塞拉瑟说。科学研究发现，良多不良行为，尤其是肥胖，城市在社会群体中扩散。
生物学案例要比行为学案例更轻易追踪。如不美观一小我发布了关于流感疫苗的消极信息，他/她打针疫苗的可能性就较小，是以就可以展望他/她生病的可能性较年夜。但你不能因为两小我共享了关于疫苗的信息就断定他们成为了伴侣，更不能是以断定其一一小我影响了另一小我的不雅概念。
但马塞尔·塞拉瑟已筹备好要应对这个挑战。“体味行为的传布对我们很主要，”他说。他感受经由过程Twitter或许可以找到谜底，“这些数据将彻底改变我们对健康的观点。”
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