Sociala medier har föreslagits som en datakälla för influensaövervakning eftersom de har potential att erbjuda tillgång i realtid till miljontals korta, geografiskt lokaliserade meddelanden som innehåller information om personligt välbefinnande. Dock minskar noggrannheten i systemen för övervakning av sociala medier med medias uppmärksamhet eftersom medias uppmärksamhet ökar "chatter" -meddelanden som handlar om influensa men som inte hänför sig till en faktisk infektionsframkallande tecken på verklig influensa prevalens. Detta dokument sammanfattar vår nyligen utvecklade algoritm för upptäckt av influensainfektioner som automatiskt skiljer relevanta tweets från andra pratmakare, och vi beskriver vårt nuvarande influensaövervakningssystem som aktivt användes under hela influensasäsongen 2012-2013. Vårt mål var att analysera prestanda av detta system under den senaste 2012-2013 influensa säsongen och att analysera prestanda på flera nivåer av geografisk granularitet, till skillnad från tidigare studier som fokuserade på nationell eller regional övervakning. Vårt systems uppskattningar av influensaprevalensen var starkt korrelerade med övervakningsdata från Centers for Disease Control and Prevention for the United States (r = 0,93, p < 0,001) samt övervakningsdata från Department of Health and Mental Hygiene of New York City (r = 0,88, p < 0,001). Vårt system upptäckte den veckovisa förändringen i riktning (öka eller minska) av influensa prevalens med 85% noggrannhet, en nästan dubbel ökning jämfört med en enklare modell, visar nyttan av att uttryckligen skilja infektion tweets från andra prat.
Broniatowski m.fl. REF presenterade en analys av de tweets som samlats in under influensasäsongen 2012–2013.
National and Local Influenza Surveillance through Twitter: An Analysis of the 2012-2013 Influenza Epidemic
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}