Stebėkite narkotikų vartojimą ir didelės rizikos elgesį naudodami „Twitter“
Kalifornijos universiteto, Los Andželo (UCLA) tyrėjai mano, kad realiuoju laiku veikiančios svetainės, tokios kaip „Twitter“, gali aptikti tendencijas ir potencialiai užkirsti kelią protrūkiams.
Tyrimas, paskelbtas žurnale Profilaktinė medicina, rodo, kad gali būti įmanoma numatyti seksualinę riziką ir narkotikų vartojimo elgesį stebint „tweets“, žemėlapius, iš kur gaunami šie pranešimai, ir susiejant juos su duomenimis apie geografinį ŽIV atvejų pasiskirstymą.
Įvairių vaistų vartojimas ankstesniuose tyrimuose buvo siejamas su ŽIV seksualinės rizikos elgesiu ir infekcinių ligų perdavimu.
"Galiausiai šie metodai rodo, kad mes galime naudoti" didelius duomenis "iš socialinės žiniasklaidos nuotoliniam ŽIV rizikos elgesio ir galimų protrūkių stebėjimui ir stebėjimui", - sakė Seanas Youngas, UCLA šeimos medicinos docentas.
„Young“ įkurtas naujas tarpdisciplininis centras vienija akademinius tyrėjus ir privataus sektoriaus įmones, kad ištirtų, kaip socialinės žiniasklaidos ir mobiliosios technologijos gali būti naudojamos nuspėti ir pakeisti elgesį.
„Kituose tyrimuose buvo ištirta, kaip„ Twitter “galima naudoti prognozuojant infekcijų, tokių kaip gripas, protrūkius“, - sakė Youngas, kuris taip pat yra UCLA elgesio ir priklausomybės medicinos centro narys; UCLA ŽIV nustatymo, prevencijos ir gydymo paslaugų centras; ir UCLA AIDS institutas.
„Tačiau tai pirmasis, kuris teigia, kad„ Twitter “gali būti naudojamas prognozuojant žmonių elgesį, susijusį su sveikata, ir kaip metodą stebėti ŽIV riziką keliantį elgesį ir narkotikų vartojimą“, - sakė jis.
Tyrimui mokslininkai nuo 2012 m. Gegužės 26 d. Iki gruodžio 9 d. Surinko daugiau nei 550 milijonų „tweet“ ir sukūrė algoritmą, kuriame surasdavo juose žodžius ir frazes, rodančias narkotikų vartojimą ar potencialiai rizikingą elgesį, pvz., „Seksas“ ar „pakilti. “
Tada jie nubraižė tuos „tweets“ žemėlapyje, kad sužinotų, iš kur jie atsirado, vykdydami statistinius modelius, kad sužinotų, ar tai buvo sritys, kuriose buvo užregistruoti ŽIV atvejai.
Algoritmas užfiksavo 8538 „tweets“, rodančius seksualiai rizikingą elgesį, ir 1 342, rodančius stimuliuojančių narkotikų vartojimą.Geografiniai duomenys apie ŽIV atvejus, su kuriais tyrėjai susiejo tweetus, buvo gauti iš interaktyvaus internetinio žemėlapio AIDSVu.org, iliustruojančio ŽIV paplitimą JAV; šie žemėlapių duomenys buvo nuo 2009 m.
Valstijos, kuriose yra daugiausia geografinių vietovių „Twitter“, tiek bendrų, tiek susijusių su ŽIV, yra Kalifornija (9,4 proc.), Teksasas (9,0 proc.), Niujorkas (5,7 proc.) Ir Florida (5,4 proc.).
Žinant vienam gyventojui, daugiausia žalių su ŽIV susijusių pranešimų buvo iš Kolumbijos apygardos, Delavero, Luizianos ir Pietų Karolinos.
Valstijos, kuriose vienam gyventojui tenka didžiausias tweet'ų skaičius, buvo Juta, Šiaurės Dakota ir Nevada.
Kai tyrėjai susiejo tweetus su duomenimis apie ŽIV atvejus, jie nustatė reikšmingą ryšį tarp tų, kurie rodo rizikingą elgesį, ir apskričių, kuriose buvo užregistruotas didžiausias ŽIV atvejų skaičius.
Remdamiesi šiuo tyrimu, mokslininkai daro išvadą, kad realiuoju laiku socialinėje žiniasklaidoje, pavyzdžiui, „Twitter“, galima rinkti „didelius duomenis“ apie seksualinį ir narkotikų vartojimo elgesį, sukurti žemėlapį, kuriame pateikiami „tweetai“, ir naudoti šią informaciją, kad suprastumėte ir galbūt numatyti, kur gali pasireikšti ŽIV atvejai ir narkotikų vartojimas.
„Pagrindinė tyrimo silpnybė“, - teigė mokslininkai, yra tai, kad ŽIV duomenys gauti iš 2009 m., Todėl norint patikrinti, ar šį metodą galima panaudoti prognozuojant būsimą elgesį ir protrūkius, reikia dažnai atnaujinamų „auksinių standartų“. duomenys “.
Tokiu būdu galima nedelsiant pasiekti tweetus, kad būtų galima palyginti juos su ligų protrūkiais.
"Tačiau tyrimas parodo realiuoju laiku naudojamų socialinių tinklų naudojimo galimybę nustatyti ir susieti su ŽIV rizika susijusius ryšius ir susieti juos su nacionaliniais ŽIV duomenimis", - teigė mokslininkai.
„Šis tyrimas buvo skirtas raginti atlikti būsimus tyrimus, siekiant suprasti šio požiūrio galimą ekonominį efektyvumą ir patobulinti realaus laiko socialinių tinklų duomenų naudojimo ŽIV ir visuomenės sveikatos prevencijai ir nustatymui metodus“, - daro išvadą jie.
Šaltinis: UCLA
