Twitter有望用于研究流行病

Twitter将来可能会成为追踪记录流行病暴发以及应对措施的工具。

一些科学家追踪了2009年和2010年期间关于猪流感的微博，并研究了这些相关微博与疫苗接种率的关系。

通过比较Twitter数据和疫苗接种率，美国疾病预防与控制中心发现了人们对流感疫苗的看法与他们是否得病之间的关联模式。

举个例子，新英格兰是美国疫苗接种率最高的地区，也是最多Tw itter用户发布关于疫苗接种的积极信息的地区。这项科研结果发表在《PLoS生物学》期刊上。

医护人员可以利用该数据来预测疾病的暴发，且能更迅速地对流行病作出反应。

实际上，越来越多科研项目都开始运用Twitter上的数据，包括对地震以及人的情绪的研究。《Shots》杂志就曾经报道过这个趋势。

当然，世界卫生组织表示，社交媒体也可能会成为传播误导信息的工具。但随着越来越多基于Twitter数据的科学报告刊登在同行评审期刊上，对Twitter的争辩并非围绕它是否为合法的信息源，而是围绕着如何最好地使用Twitter以及它的局限性是什么。

“你可以观察人们在现实世界中对特定事件的想法，”宾夕法尼亚州立大学生物学家马塞尔·塞拉瑟告诉《Shots》，“在Twitter上，人们会讨论自己关注的事。”

马塞尔·塞拉瑟承认从Twitter得来的数据或许会显示出一些Tw itter用户统计偏见，但他认为这总强过电话访问调查。越来越多人不愿意接受电话访问调查。“因此Twitter提供的数据会更准确可靠。”他说。

研究人员面临的一个挑战就是Twitter数据量之庞大。就拿猪流感疫苗的例子来看，Twitter上有无数条与猪流感疫苗相关的信息需要分类，于是科学家求助于一种叫“机器学习”的方法。

不知你是否看到过卓越亚马逊书店给你推荐书籍，那就是一个类似机器学习的例子。基于顾客的关键字输入，计算机知道他们更倾向于买哪种商品，然后在数据库中找出类似的产品。

马塞尔·塞拉瑟发明的方法就类似于机器学习。研究人员开发了一种运算法则，通过它可以分析出跟疫苗相关的微博是积极、消极还是中性，它还适用于其他传染病。但马塞尔·塞拉瑟有更大的计划。

虽然病毒和细菌的传播需要得到控制，但现在美国人最普遍的健康问题却并非由传染源导致，而是跟不良行为有关，例如吸烟或不健康的饮食习惯。“从某种程度上说，这些行为也具有传染性。”马塞尔·塞拉瑟说。科学研究发现，很多不良行为，尤其是肥胖，都会在社会群体中扩散。

生物学案例要比行为学案例更容易追踪。如果一个人发布了关于流感疫苗的消极信息，他/她注射疫苗的可能性就较小，因此就可以预测他/她生病的可能性较大。但你不能因为两个人共享了关于疫苗的信息就断定他们成为了朋友，更不能因此断定其中一个人影响了另一个人的观点。

但马塞尔·塞拉瑟已准备好要应对这个挑战。“了解行为的传播对我们很重要，”他说。他觉得通过Twitter或许可以找到答案，“这些数据将彻底改变我们对健康的看法。”

来源 南方都市报 胡超平 林徵道