På grund av de sociala mediernas ökande popularitet har mycket information delats på internet, vilket har gjort det möjligt för användare av sociala medier att förstå olika verkliga händelser i världen. Framför allt har övervakning av infektionssjukdomar i sociala medier fått allt större uppmärksamhet. I detta arbete undersöker vi särskilt influensa: ett gemensamt ämne för kommunikation på sociala medier. Den grundläggande teorin i detta arbete är att flera ord, såsom symptomord (feber, huvudvärk, etc.).), före influensaepidemin. Följaktligen kan tidigare ordförekomst bidra till att uppskatta antalet nuvarande patienter. För att använda sådana prognosord kan man först uppskatta den optimala tidsfördröjningen för varje ord baserat på deras korskorrelation. Då kan man bygga en linjär modell bestående av ordfrekvenser vid olika tidpunkter för nusändning och för prognostisering av influensaepidemier. Experimentellt erhållna resultat (med 7,7 miljoner tweets från augusti 2012 -januari 2016), den föreslagna modellen uppnådde den bästa nusändningsprestandan hittills (korrelationsförhållande 0,93) och praktiskt taget tillräckliga prognosprestanda (korrelationsförhållande 0,91 i en veckas framtidsprognoser och korrelationsförhållande 0,77 i 3-veckors framtidsprognoser). Denna rapport visar hur effektivt ordet tidsförskjutning är för att förutsäga framtida epidemier med hjälp av Twitter.
Ett toppmodernt system för användning med en japansk smittomodell av REF använder en tidsfördröjning för att förbättra nusändningen och för att utöka prognosmodellen.
Forecasting Word Model: Twitter-based Influenza Surveillance and Prediction
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}