面向大众并由大众参与的疫情情报（完整版）
社会与信息网络
2012-03-08 v1 计算机与社会
物理与社会
摘要
追踪 Twitter 以服务于公共卫生已展现出巨大潜力。然而，最近的大多数工作都集中在将 Twitter 消息与流感发病率相关联，而流感表现出明显的季节性模式。在突发疫情存在的情况下，如何利用社交媒体流来加强监测能力？2011 年 5 月，德国报告了肠出血性大肠杆菌（EHEC）疫情。这是全球描述的最大规模的 EHEC/HUS 疫情之一，也是德国规模最大的一次。在本工作中，我们研究了疫情期间 Twitter 上大众的行为。具体而言，我们报告了追踪 Twitter 如何帮助检测关键用户消息，从而在 MedISys 和其他成熟的早期预警系统之前触发信号检测警报。我们还引入了一种个性化学习排序方法，该方法利用了通过以下途径发现的关系：(i) 使用潜在狄利克雷分配（LDA）计算的潜在语义主题，以及 (ii) 观察 Twitter 中的社交标签行为，以对用于疫情情报的推文进行排序。我们的结果为基于社交媒体的新公共卫生研究奠定了基础。
引用
@article{arxiv.1203.1378,
title = {Epidemic Intelligence for the Crowd, by the Crowd (Full Version)},
author = {Ernesto Diaz-Aviles and Avaré Stewart and Edward Velasco and Kerstin Denecke and Wolfgang Nejdl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.1378},
year = {2012}
}
备注
A short version of this work has been accepted for publication at the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2012)