这项研究利用社交媒体和互联网来预测疾病爆发

乔治亚州立大学公共卫生学院的一位专家领导的一项研究表明，当流行病学数据稀缺时，社交媒体和互联网报道可以成为预测传染病爆发的可靠工具。

研究人员说:“我们的研究证明了一个概念，即由卫生部、地方监测系统、世界卫生组织和权威媒体实时发布的公开在线报告，对于确定突发疫情期间接触和传播模式的关键信息是有用的。”“我们基于互联网的暴露模式研究结果与传统流行病学监测数据得出的结果非常一致，后者可以在相当长的时间后获得。”

他们的研究结果发表在传染病杂志文章《从互联网报道中阐明传播模式:埃博拉和中东呼吸综合征的案例研究》。这项研究的主要作者是乔治亚州立大学流行病学和生物统计学副教授Gerardo Chowell博士。

研究人员说，预测疾病传播的数学模型通常用于指导公共卫生控制策略，但在疫情爆发的早期阶段，由于缺乏准确的数据，很难制定这些模型。

他们说:“在缺乏从传统监测系统迅速获得详细的流行病学信息的情况下，值得探索其他数据流，以在爆发的早期阶段获得对疾病动态的可靠了解。”

为了测试替代数据流的可靠性，研究人员跟踪并分析了来自公共卫生2014-2015年西非埃博拉疫情和2015年韩国中东呼吸综合征疫情期间，当局和知名媒体通过社交媒体或网站发布了相关信息。研究人员利用这些报告收集了有关病毒暴露模式和传播链的数据。

研究人员还指出，西非埃博拉疫情是一个特别有趣的案例研究，因为早期数据仅限于国家层面的基本每周病例计数。他们能够使用描述三个疫情最严重国家(几内亚、塞拉利昂和利比里亚)埃博拉病例的互联网报告，收集有关家庭内聚集病例、葬礼或医院暴露病例的详细故事。

他们说:“我们对暴露模式的时间变化的分析为评估流行病期间控制措施和行为变化的影响提供了有用的信息。”

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