COVID-19 的谷歌搜索趋势分析
机器学习
2020-11-10 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
世界卫生组织（WHO）于 3 月 11 日宣布 COVID-19 为大流行疾病，当时多个国家和地区共报告 118K 例病例。众多研究者致力于预测确诊人数，因为预判病例增长有助于政府采取艰难决策以放宽本国的封锁命令。这些命令有助于许多失业者并支撑遭受严重冲击的企业。本研究旨在探究谷歌搜索趋势与新型冠状病毒（COVID-19）在全球各国传播之间的关系，以预测病例数。我们针对相关谷歌搜索趋势的关键词，依据 WHO 报告的确诊人数进行相关性分析。此后，我们应用多种机器学习技术（多元线性回归、非负整数回归、深度神经网络），基于历史数据以及混合数据（谷歌搜索趋势）预测全球确诊人数。结果表明，谷歌搜索趋势与报告的确诊人数高度相关，其中深度学习方法优于其他预测技术。我们认为这不仅是一种用于预测 COVID-19 确诊人数的有前景的方法，也适用于与相关谷歌趋势关联的类似预测问题。
引用
@article{arxiv.2011.03847,
title = {Google Trends Analysis of COVID-19},
author = {Hoang Long Nguyen and Zhenhe Pan and Hashim Abu-gellban and Fang Jin and Yuanlin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03847},
year = {2020}
}