Twitter Datastream utilizzato per prevedere le epidemie di influenza

Nel 2008, Google ha lanciato il suo ormai famoso sito web sulle tendenze influenzali. Funziona sull'ipotesi che le persone facciano più query di ricerca relative all'influenza quando sono affette dalla malattia rispetto a quando sono sane. Quindi contare il numero di query di ricerca relative all'influenza in un determinato paese fornisce una buona indicazione di come si sta diffondendo il virus.

Le previsioni sono abbastanza buone. I dati generalmente corrispondono da vicino a quelli prodotti da organizzazioni governative come i Centers for Disease Control and Prevention (CDC) negli Stati Uniti. Infatti, in alcuni casi, è stato in grado di individuare un'epidemia incipiente più di una settimana prima del CDC.

Questo è stato estremamente importante. Una prima indicazione che la malattia si sta diffondendo in una popolazione offre ai governi un gradito vantaggio nella pianificazione della sua risposta.

Quindi una domanda interessante è se altri servizi online, in particolare i social media, possono fare previsioni simili o addirittura migliori. Oggi abbiamo una risposta grazie al lavoro di Jiwei Li della Carnegie Mellon University di Pittsburgh e di Claire Cardie della Cornell University nello Stato di New York, che sono state in grado di rilevare le prime fasi di un'epidemia di influenza utilizzando Twitter.

Il loro approccio è per molti versi simile a quello di Google. Filtrano semplicemente il flusso di dati di Twitter per i tweet relativi all'influenza che sono anche georeferenziati. Ciò consente loro di creare una mappa che mostra la distribuzione di questi tweet e come varia nel tempo.

Modellano anche le dinamiche della malattia con alcune sottigliezze interessanti. Nel nuovo modello, un'epidemia di influenza può essere in una delle quattro fasi: fase non epidemica, una fase in aumento in cui i numeri sono in aumento, una fase stazionaria e una fase in declino in cui i numeri stanno diminuendo.

Il nuovo approccio utilizza un algoritmo che tenta di individuare il passaggio da una fase all'altra il prima possibile. In effetti, Li e Cardie testano l'efficacia del loro approccio utilizzando un set di dati di Twitter di 3,6 milioni di tweet relativi all'influenza provenienti da circa 1 milione di persone negli Stati Uniti tra giugno 2008 e giugno 2010.

Per verificare come funzionano le loro previsioni, Li e Cardie hanno confrontato la loro analisi con quella prodotta dal CDC. Verifichiamo che i tweet relativi all'influenza sono altamente correlati al numero di casi di malattia simil-influenzale (ILI) forniti dal CDC, affermano.

Questo sembra essere un nuovo strumento potente e importante nella battaglia contro le epidemie di influenza. Sicuramente fornisce un nuovo modo per individuare la malattia nelle sue fasi iniziali. In effetti, un compito interessante sarà confrontare la sua efficacia con altri sistemi come le tendenze dell'influenza di Google e le previsioni dei CDC.

Circa il 10-15% delle persone contrae l'influenza ogni anno, il che si traduce in circa 50 milioni di casi e 500.000 decessi in tutto il mondo. Questo è un tributo pesante. La capacità di individuare l'inizio di un'epidemia una settimana circa prima di quanto sia possibile ora, e farlo in modo relativamente economico e semplice in tutto il mondo, potrebbe consentire ai governi e alle agenzie mediche di salvare un numero significativo di vite.

Rif: arxiv.org/abs/1309.7340 : Rilevamento precoce dell'influenza da Twitter

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