Forscher verfolgen Influenza Umgang mit Wikipedia

(ISNS)--Wikipedia ist nicht nur eine Website, die hilft den Schülern bei den Hausaufgaben und siedelt sich Debatten zwischen Freunden. Außerdem können Forscher Influenza in Echtzeit verfolgen.

Eine neue Studie, veröffentlicht im April in der Fachzeitschrift PLOS Computational Biology präsentiert einen Algorithmus, der die Anzahl der Seitenaufrufe der Wikipedia Artikel verwendet, um die Echtzeit-Preise: grippeähnliche Erkrankung in der amerikanischen Bevölkerung vorherzusagen.

Grippe-ähnliche Erkrankung ist ein Sammelbegriff für Erkrankungen, die mit Symptomen wie diejenigen der Influenza, wie ein Fieber verwendet. Diese Krankheiten können durch das Influenza-Virus verursacht werden, aber sie können auch andere Ursachen haben. Die Centers for Disease Control and Prevention veröffentlichen Daten zur Prävalenz von Influenza-ähnliche Erkrankung aus einer Reihe von Faktoren wie Krankenhausbesuche basiert, aber die Daten dauert zwei Wochen zu kommen, so ist es wenig hilfreich für Regierungen und Krankenhäuser, die für Grippe-Ausbrüche vorbereiten möchten.

Die Forscher verglichen die Ergebnisse aus ihren Algorithmus, Daten aus der Vergangenheit aus der CDC und festgestellt, dass es das Auftreten von Influenza-ähnliche Erkrankung in Amerika innerhalb 1 Prozent der CDC Daten von 2007 bis 2013 vorausgesagt.

Der Algorithmus überwacht Seitenaufrufe von 35 verschiedenen Wikipedia-Artikeln, einschließlich "Influenza" und "Erkältung."

"Wir auch ein paar Dinge wie"CDC"und die Wikipedia-Hauptseite aufgenommen, so dass wir die Hintergrundkonzentration der Wikipedia Nutzung aufzulesen könnte", sagte David McIver, einer der Autoren der Studie und ein Forscher an der Harvard Medical School. Diese Begriffe dazu beigetragen, dass den Algorithmus genauer, auch während der 2009-Schweinegrippe Pandemie.

Google Grippe-Trends, ein ähnliches Tool für die Verfolgung von Grippe, die von Google entwickelt wurde kritisiert vor kurzem, als Krankheiten während der Schweinegrippe-Pandemie und die Grippe-Saison 2012 / 2013 überschätzt. Wissenschaftliche Experten und Journalisten zugeschrieben die Fehleinschätzung zu erhöhten Medienberichterstattung der Grippe während dieser Perioden. Google Tool, das Internet Suchbegriffe verwendet, um die Ausbreitung der Grippe zu überwachen, wurden nicht mehr Web-Recherchen von gesunden Personen berücksichtigt, die möglicherweise durch die erhöhte Medienpräsenz aufgefordert.

McIver Modell versucht, dies durch die Bewertung der Nutzung von im Hintergrund von Wikipedia zu berücksichtigen. Darüber hinaus schlägt eine neuere Arbeit in der Wissenschaft , dass Google Grippe-Trends im Laufe der Zeit mit mehr Daten genauer werden könnte.

Einige warfen auch Kritik an Google für die Aufbewahrung ihrer Algorithmen für Google Grippe-Trends ein Geschäftsgeheimnis. McIver und sein Kollege John Brownstein, wollte ihren Algorithmus alle OpenSource sein.

"Wir beschlossen, zunächst mit Wikipedia zu gehen, weil alle ihre Daten ist offen und kostenlos für jedermann zu benutzen. "Wir wollten wirklich eine Modell wo jeder könnten die Daten gehen in betrachten und ändern Sie es wie sie sah für andere Anwendungen fit zu machen", sagte McIver.

Die Vorteile von Influenza-ähnliche Erkrankung in Echtzeit tracking sind riesig, hinzugefügt McIver.

"Die Idee ist, desto schneller können wir die Informationen bekommen, desto leichter ist es für Beamte Entscheidungen über alle Ressourcen, die sie zu behandeln," sagte er.

Solche Entscheidungen betreffen zunehmende Impfstoffproduktion und Vertrieb, zunehmende Krankenhauspersonal und allgemeine Bereitschaft, "so wir für vorbereitet werden können, wenn die Epidemie trifft", sagte McIver.

Das Wikipedia-Modell ist eine von vielen solchen Werkzeugen, aber ist nicht ohne seine Grenzen. Erstens kann er nur Krankheit auf nationaler Ebene verfolgen, weil Wikipedia nur Seitenaufrufe von Nation bietet.

Das Modell nimmt auch an, dass ein Besucher wird nicht mehrere Besuche in einem Wikipedia-Artikel machen. Gibt es auch keineswegs sicher sein, dass jemand den Artikel für ihre Allgemeinbildung nicht besuchen oder wenn sie wirklich die Grippe haben.

Dennoch entspricht das Modell noch ältere CDC Daten in der Prävalenz von Influenza-ähnliche Erkrankung in den USA

"Dies ist ein weiteres Beispiel für diese Art von Algorithmen, die versuchen, die Signale mit social Media zu sammeln", sagte Jeffrey Shaman, Professor für Umwelt und Gesundheitswissenschaften an der Columbia University in New York. "Gibt es alle diese Möglichkeiten, die wir, einige Zeilen bekommen könnte über das geschehen auf."

Er sagte, er fand es interessant zu sehen, wie gut das Modell zur Vorhersage der zukünftigen Grippe Jahreszeiten, vor allem im Vergleich zu Google tun würde.

Schamanen und seine Kollegen nutzen, Daten aus vergangenen Saisons Grippe um Vorhersagen zukünftige Leben anhand von Modellen ähnlich denen von Meteorologen verwendet.

"sie sind keine Art von Ersatz für die grundlegende Überwachung, was getan werden muss", sagte er der Wikipedia-Modell, Google Grippe-Trends und ähnliche Werkzeuge. "Ich mag sie und sie sind großartige Werkzeuge und ich benutze sie die ganze Zeit, aber wir haben noch keinen Goldstandard der Überwachung Grippe."

"Gerade jetzt die Haltung je mehr desto besser, solange sie gut gemacht sind," sagte Schamanen.

McIver hallte ähnliche Gefühle, "Leutenotwendigkeit, denken Sie daran, dass diese Art von Technologien sollen nicht als Ersatz für die traditionellen Methoden werden. Wir designen sie zusammenarbeiten – wir würden eher kombinieren Sie die Informationen."

Diese Geschichte wurde von innen Wissenschaft-News-Service bereitgestellt. Cynthia McKelvey ist ein Wissenschaftsjournalist, mit Sitz in Santa Cruz, Kalifornien. Sie twittert auf @NotesofRanvier.