Google数据可以改善预测流感的水平

一项研究发表在皇家学会开放科学今天从谷歌搜索显示,数据可以帮助改善估计传染性流感的传播。

季节性流感疫情和传染病的新菌株影响世界各地的人们。然而,当前系统用来估计这些疾病的传播是太慢,延迟交付预测与一个或两个星期。托拜厄斯价格和海伦苏珊娜护城河,研究者在研究发表,研究出一种改进的速度和精度估计使用像谷歌这样的搜索引擎的数据。

大型技术系统是我们日常生活的一部分。与这些系统交互,例如google疾病的症状,我们无意中创造巨大的数据集可以用来研究人类行为在巨大的尺度。

先前的研究在美国已经表明,互联网用户的频率数据寻找流感相关术语与医生的比例出现流感样症状的患者。工作背后的科学家建立了一个分析工具叫做Google流感趋势监测的频率搜索搜索,并将结果与仅一天的延迟。

通常的估计是基于简单模型只使用历史水平的流感,但团队想看看添加Google流感数据可以提高预测的准确性的流感在美国的水平。

使用数据从一个国家数据库检索访问医生的比例由于流感疾病在美国2010年和2013年之间和数据从Google流感趋势,同期的团队设计了一个预测模型可以估计当前的流感水平。

团队所面临的挑战是设计一个模型,只使用以前的数据值,能够当前流感趋势做出准确的预测水平,团队称之为“短时预测”需要美国所有企业提供。

估计流感的水平相比仅基于过去的医生,将最新的Google流感数据添加到混合,团队能够增加估计当前的流感传播的准确性。添加信息的搜索引擎结果去看医生从几周之前提高了估计精度。取决于团队的模型数据,减少错误估计由16.0%降至52.7%。