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Twitter plus fort que la grippe


Prévoir si l’on va attraper un rhume ou la grippe est désormais possible grâce au réseau de micro blogging Twitter et aux algorithmes de prédictions développés à l'Université Newyorkaise de Rochester



Twitter plus fort que la grippe Photo (Image: Adam Sadilek, University of Rochester)
Twitter plus fort que la grippe Photo (Image: Adam Sadilek, University of Rochester)
Quand certaines personnes de votre entourage ont un gros rhume, ils toussent, ils éternuent... Et vous sentez que la maladie vous gagne… Vous auriez dû le prévoir … Est-il possible d’anticiper, de géolocaliser la contagion et donc d’avoir une chance d’échapper l'épidémie ?


Adam Sadilek, chercheur en sciences numériques à l'Université Newyorkaise de Rochester pense avoir trouvé la solution. En analysant les messages qui circulent sur le réseau Twitter, il a démontré que l’on peut prédire quand un individu attrapera la grippe, huit jours avant qu'il ne présente les premiers symptômes de la maladie.


L’idée ressemble à celle de Google Flu Trends , la plateforme numérique qui surveille toutes les recherches sur le moteur Google concernant le mot "grippe" et tous les autres termes se rapportant à la maladie. Les informations recueillies par Google font l'objet de mises à jour quotidiennes de graphiques et de cartographies pour suivre en temps réel l'évolution et la propagation d'une épidémie.


A la différence de Google Flu Trends qui concerne une contagion touchant un groupe de population, Adam Sadilek réussit le même type d’analyse au niveau d’un seul individu.


Comment a t-il procédé? A New York, en 2010, pendant plus d'un mois, le chercheur et son équipe, ont relevé 4,4 millions de tweets provenant de plus de 630 000 utilisateurs du réseau, assortis de leurs données de localisation GPS . Les scientifiques ont ensuite développé un algorithme et un programme informatique d’intelligence artificielle, pour que l'ordinateur apprenne automatiquement à faire la différence entre des tweets de personnes en bonne santé, du genre " Cet embouteillage me rend vraiment malade ", des autres messages d’individus présentant réellement les symptômes de la grippe.


Les chercheurs ont réussi à prévoir, à huit jours près, quand une personne non contaminée tombera malade et les prédictions se sont révélées à 90% exactes pendant toute l’expérience..

sadilek_kautz_silenzio_predicting_disease_transmission_from_geo_tagged_micro_blog_data_aaai_12.pdf Sadilek-Kautz-Silenzio_Predicting-Disease-Transmission-from-Geo-Tagged-Micro-Blog-Data_AAAI-12.pdf  (1.07 Mo)




Dominique Desaunay
28/07/2012
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