關於支援科學新聞
如果您喜歡這篇文章，請考慮訂閱我們的獲獎新聞，以支援我們的工作。 訂閱。透過購買訂閱，您正在幫助確保關於當今塑造我們世界的發現和想法的具有影響力的故事的未來。
社交媒體的“病毒式”比喻剛剛變得更加真實。根據最近一系列獨立研究，Twitter 可以準確追蹤病毒或疾病的傳播——並且比傳統的監測方法快得多。
從愛荷華州到巴西，研究人員發現，在社交媒體網站上，人們的抱怨、擔憂和隨意發洩與流感、登革熱和花粉引起的過敏等廣泛的醫療問題的傳播之間存在明顯的聯絡。
愛荷華大學卡弗醫學院副教授菲利普·波格林博士說：“透過檢視 Twitter 流，我們能夠即時追蹤公眾對疫苗接種問題、旅行問題和對公共衛生的反應的關注。”他曾使用 Twitter 追蹤 2009 年 H1N1 流感爆發的進展。
“但這不僅能幫助我們追蹤像流感這樣的疾病的進展，還能提供一種方法來確定關於公共衛生的溝通效果以及應該加強哪些資訊。”
愛荷華大學的研究人員透過追蹤 Twitter 上與 H1N1 常見的關鍵詞（如“豬流感”和“流感”）發現了流感的相關性。該團隊於 2009 年 4 月，即 H1N1 第一波襲擊美國後不久開始收集資訊。他們不僅發現，出現流感樣症狀的人的推文與疾病控制中心收集的資訊密切相關，而且在時間和地點方面也非常準確。疾病預防控制中心的結果要慢得多——在患者開始感到不適後兩到三週才到達。
波格林說：“從臨床的角度來看，資料是公共衛生的基石之一，及時獲取資料非常重要。如果我們能更快地獲取資訊，也許就能更早地進行干預。”
先前的研究表明，像 Google 和 Yahoo 這樣的搜尋引擎可以透過與關鍵搜尋短語（如“流感症狀”）關聯來有效地追蹤疫情爆發，但 Twitter 方法更令研究人員興奮，因為它提供了更多背景資訊。
Twitter 使用者通常不會迴避抱怨他們的確切疾病以及何時發病。他們的個人資料通常會列出他們的位置，而且由於 GPS 裝置，越來越多的其他使用者可以更精確地確定他們的位置。這種豐富的資料可以幫助衛生專業人員找到疫情的中心，瞭解它是如何人傳人的，並估計它將以多快的速度傳播到該國的其他地區。
研究人員自己也低估了社交網路在研究開始時可能提供的寶藏的潛在深度。
該報告的作者之一，愛荷華大學的計算機科學家阿爾貝託·塞格雷說：“很容易忽視 Twitter。它就像，‘誰會在 Twitter 上釋出關於流感的資訊？’我個人不明白髮推文的人從中得到了什麼。我和其他人一樣驚訝地發現那裡實際上有很好的資訊。它可能很嘈雜，但仍然有訊號。”
在另一項研究中，約翰霍普金斯大學語言和語音處理中心的計算機科學家馬克·德雷澤和邁克爾·J·保羅在分析了 160 萬條與 15 種不同健康狀況相關的推文後，得出了驚人相似的結論。
他們使用一種新的演算法，訓練他們的計算機篩選了 2009 年 5 月至 2010 年 10 月之間釋出的 20 多億條公開推文。他們將抱怨合法疾病（例如“我只想喝水 - #愚蠢的胃 #流感”）的推文與宣稱“我得了賈斯汀·比伯熱！”的推文分開。
他們的研究發現，透過 Twitter 計算出的全國流感率與 CDC 報告的流感率有 96% 的相關性。這些推文還揭示了過敏模式、癌症發病率、自我用藥行為和非處方藥濫用情況。
但資料有其侷限性。
保羅說：“它不夠準確，無法取代傳統方法。我們無法用它來確定患流感的確切百分比，但我們可以用它來看到流感率突然上升，我們應該對此進行調查。關於人們不一定會與醫生分享的資訊，我們有很大的潛力去了解。”
隨著 Twitter 在全球的傳播，這種潛力可能會增長。事實上，最近由巴西米納斯吉拉斯聯邦大學的一位計算機科學家建立的軟體已被用來識別官方登革熱統計資料與巴西人傳送推文說他們感染了該病毒的時間和地點之間的高度相關性。
愛荷華大學的波格林發現巴西的報告是最有趣的報告之一——也許是因為它可能成為全球疾病控制的遊戲規則改變者，尤其是在發展中國家。
波格林說：“社交媒體正在成為中東政治、娛樂和科學的重要資訊來源。為什麼不用於健康呢？”
本文經 PBS 新聞一小時許可轉載。它於2011 年 8 月 9 日首次發表。