Abstract-minska effekterna av säsongsinfluensaepidemier och andra pandemier som H1N1 är av största vikt för folkhälsomyndigheterna. Studier har visat att effektiva insatser kan vidtas för att begränsa epidemierna om man kan upptäcka dem i ett tidigt skede. Traditionellt tillvägagångssätt som används av Centers for Disease Control and Prevention (CDC) inkluderar insamling av uppgifter om influensaliknande sjukdom (ILI) från "sentinel" medicinska metoder. Vanligtvis är det 1-2 veckors fördröjning mellan den tid en patient diagnostiseras och det ögonblick då datapunkten blir tillgänglig i aggregerade ILI-rapporter. I detta dokument presenterar vi ramverket Social Network Enabled Flu Trends (SNEFT), som övervakar meddelanden som publiceras på Twitter med ett omnämnande av influensaindikatorer för att spåra och förutsäga uppkomsten och spridningen av en influensaepidemi i en befolkning. Baserat på de data som samlats in under 2009 och 2010 finner vi att volymen av influensarelaterade tweets är starkt korrelerad med antalet ILI-fall som rapporterats av CDC. Vi utvecklar vidare auto-regression modeller för att förutsäga ILI aktivitetsnivån i en population. Modellerna förutspår data som samlats in och publicerats av CDC, i procent av besök hos "sentinel" läkare som kan tillskrivas ILI i successiva veckor. Vi testar modeller med tidigare CDC-data, med och utan mått av Twitter-data, som visar att Twitter-data kan avsevärt förbättra modellernas förutsägelsenoggrannhet. Därför ger Twitter-data realtidsbedömning av ILI-aktivitet.
Dessutom användes statistiska modeller, såsom automatisk regression, på CDC-data för att förutsäga spridningen av Influenza Ref.
Predicting Flu Trends using Twitter data
{'venue': '2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'journal': '2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)', 'mag_field_of_study': ['Geography']}