Vi analyserar över 500 miljoner Twitter-meddelanden från en åttamånadersperiod och finner att spårning av ett litet antal influensarelaterade nyckelord gör att vi kan förutsäga framtida influensafrekvenser med hög noggrannhet, erhålla en 95% korrelation med nationell hälsostatistik. Vi analyserar sedan robustheten i denna strategi för falska nyckelordsmatcher, och vi föreslår en dokumentklassificering komponent för att filtrera dessa vilseledande meddelanden. Vi finner att denna dokumentklassificering kan minska felfrekvensen med över hälften i simulerade falsklarmexperiment, även om det behövs mer forskning för att utveckla metoder som är robusta i fall av extremt högt buller.
Culotta använde en dokumentklassificering komponent för att filtrera vilseledande meddelanden från Twitter och visade att ett litet antal influensarelaterade nyckelord kan förutsäga framtida influensafrekvenser REF.
Detecting influenza outbreaks by analyzing Twitter messages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}