Информационное наблюдение — это тип синдромного наблюдения , в котором специально используется информация, найденная в Интернете. [1] Этот термин, наряду с термином инфодемиология , был придуман Гюнтером Эйзенбахом для описания исследований, в которых используется онлайн-информация для сбора информации о поведении человека. [2] [3] [4]
Работа Эйзенбаха с использованием поисковых запросов Google привела к рождению Google Flu Trends , также использовались и другие поисковые системы. [5] [6] Другие исследователи использовали сайты социальных сетей , такие как Twitter , для наблюдения за моделями вспышек заболеваний. [7] [8] Информационное наблюдение может обнаруживать вспышки заболеваний быстрее, чем традиционные системы общественного здравоохранения , с минимальными затратами. [9]
Методы информационного наблюдения могут быть как пассивными, так и активными. [4] Традиционные данные информационной слежки, такие как запросы поисковых систем и поведение при навигации по веб-сайтам, считаются пассивными, поскольку они пытаются автоматически распознавать тенденции, без каких-либо действий (а часто даже осознания) со стороны пользователей Интернета, которые генерируют данные для анализа. Активное информационное наблюдение происходит, когда пользователи решают ответить на опрос, ввести симптомы на веб-сайт или в приложение или иным образом напрямую участвовать в усилиях по наблюдению, предоставляя дополнительную информацию. [4]
Начиная с 2008 года Google использовал агрегированные данные поисковых запросов для выявления тенденций гриппа и сравнивал результаты с официальными данными эпиднадзора стран с целью прогнозирования распространения гриппа. [10] В свете появившихся в 2013 году доказательств того, что Google Flu Trends иногда существенно завышает фактические показатели заболеваемости гриппом, исследователи предложили ряд более продвинутых и более эффективных подходов к моделированию гриппа на основе поисковых запросов Google. [11] Google Flu Trends прекратил публикацию отчетов в 2015 году. [12]
Google также использовал агрегированные данные поисковых запросов для выявления тенденций лихорадки денге . [13] Исследования также поставили под сомнение точность некоторых из этих предсказаний. [14] Google продолжил эту работу по отслеживанию и прогнозированию пандемии COVID-19 , создав открытый набор данных по поисковым запросам, связанным с COVID, для использования исследователями. [15]
Другие проекты по прогнозированию гриппа, в том числе Flu Detector, появились и исчезли после появления и удаления Google Flu Trends. Детектор гриппа был разработан Василиосом Лампосом и другими исследователями из Бристольского университета . [7] Это было приложение машинного обучения , которое сначала использовало выбор признаков для автоматического извлечения терминов, связанных с гриппом, из контента Twitter , а затем использовало эти термины для вычисления оценки гриппа для нескольких регионов Великобритании на основе твитов с геолокацией. Это также легло в основу предложенной обобщенной схемы, способной отслеживать другие события. [16]