Säsongsbundna influensaepidemier orsakar allvarliga sjukdomar och 250.000 till 500.000 dödsfall världen över varje år. Andra pandemier som 1918 års "spanska influensa" kan förvandlas till en förödande pandemi. Att minska effekterna av dessa hot är av största vikt för hälso- och sjukvårdsmyndigheterna, och undersökningar har visat att effektiva insatser kan vidtas för att begränsa epidemierna, om man kan upptäcka dem i ett tidigt skede. I detta dokument introducerar vi Social Network Enabled Flu Trends (SNEFT), ett kontinuerligt ramverk för datainsamling som övervakar influensarelaterade tweets och spårar uppkomsten och spridningen av en influensa. Vi visar att text mining avsevärt förbättrar sambandet mellan Twitter och Influenza like Illness (ILI) rates som tillhandahålls av Centers for Disease Control and Prevention (CDC). För exakt förutsägelse implementerade vi en auto-regression med exogen indata (ARX) modell som använder aktuella Twitter-data, och CDC ILI-frekvenser från tidigare veckor för att förutsäga aktuell influensastatistik. Våra resultat visar att medan tidigare ILI-data från CDC erbjuder en sann (men försenad) bedömning av en influensaepidemi, ger Twitter-data en realtidsbedömning av det nuvarande epidemiska tillståndet och kan användas för att kompensera för bristen på aktuella ILI-data. Vi observerar att Twitter-data är i hög grad korrelerade med ILI-frekvenserna i olika regioner inom USA och kan användas för att effektivt förbättra exaktheten i vår förutsägelse. Vår åldersbaserade analys visar att för de flesta regioner, Twitter-data bäst passar åldersgrupperna 5-24 och 25-49 år, korrelerar väl med det faktum att dessa är sannolikt, de mest aktiva användar åldersgrupper på Twitter. Därför kan Twitter data fungera som kompletterande indikator för att mäta influensa i en population och hjälper till att upptäcka influensatrender före CDC.
Achrekar m.fl. REF undersökte också användningen av Twitter för att upptäcka och förutsäga utbrott av säsongsinfluensa, och konstaterade att Twitter-data är i hög grad korrelerade med ILI-frekvenserna i olika regioner i USA.
TWITTER IMPROVES SEASONAL INFLUENZA PREDICTION
{'venue': 'HEALTHINF', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}