Американские ученые смогли с великий ступенью точности спрогнозировать время и скорость распространения эпидемий гриппа и лихорадки денге — на базе запросов к подходящим статьям из «Википедии». О новеньком способе сообщается в журнальчике PLOS Computational Biology, а кратко о нем пишет Los Angeles Times.
Сайт «Википедии» собирает данные всех запросов в поисковике, отправленных чтецами(приблизительно 850 миллионов за день). По данной инфы, имеющейся в открытом доступе, пробуют предвещать популярность кинофильмов и биржевые котировки, но сотрудники отдела оборонных систем и анализа Лос-Аламосской государственной лаборатории в первый раз выстроили модель прогнозирования эпидемий.
Проверить ее решили на восьми заболеваниях(холера, лихорадки денге и Эбола, СПИД, грипп, чума и туберкулез)в 9 странах(Бразилия, Китай, Гаити, Япония, Норвегия, Таиланд, Уганда и США — связь запроса со государством выявляли по его языку). Ученые собрали данные по поиску статей, посвященных сиим хворям(за 2010-2014 годы), и наложили пиковые часы и дни запросов на хронологию распространения эпидемии.
Лучше всего модель предсказала ход эпидемии гриппа в Японии(за семь дней вперед), лихорадки денге в Бразилии(за две недельки), и туберкулеза в Таиланде(в месяц вперед).
По остальным хворям результаты оказались наиболее чем застенчивыми. Причина в том, что грипп и денге являются сезонными болезнями: в ожидании вспышки люди готовы заблаговременно разузнать о их побольше. Кроме того, эти хвори различается краткий инкубационный период(несколько дней): подмечая у недалёких подозрительные симптомы, люди обращаются к «Википедии», чтоб понять, что угрожает им самим.
Неудачные же прогнозы дотрагиваются вялотекущих(СПИД в Японии)и малозначительных(чума в США)эпидемий. Ученые отметили, что означаемые закономерности нередко заглушались информационным гулом. Например, просчитать распространение Эболы по Уганде и Демократической республике Конго не удалось поэтому, что большая часть творцов запросов к подходящим статьям живут в иных странах, а местные обитатели практически не имеют доступа к Интернету. Та же ситуация появилась со вспышками холеры в Гаити.
Компания Google пришла к сходным выводам: она употребляет данные запросов в поисковике для прогноза сезонных вспышек такого же гриппа и денге(и лишь этих болезней). Однако ученые из Лос-Аламоса говорят, что их модель полезнее, так она опирается на выложенные в открытый доступ данные.
Американские ученые смогли с великий ступенью точности спрогнозировать время и скорость распространения эпидемий гриппа и лихорадки денге — на базе запросов к подходящим статьям из «Википедии». О новеньком способе сообщается в журнальчике PLOS Computational Biology, а кратко о нем пишет Los Angeles Times. Сайт «Википедии» собирает данные всех запросов в поисковике, отправленных чтецами(приблизительно 850 миллионов за день). По данной инфы, имеющейся в открытом доступе, пробуют предвещать популярность кинофильмов и биржевые котировки, но сотрудники отдела оборонных систем и анализа Лос-Аламосской государственной лаборатории в первый раз выстроили модель прогнозирования эпидемий. Проверить ее решили на восьми заболеваниях(холера, лихорадки денге и Эбола, СПИД, грипп, чума и туберкулез)в 9 странах(Бразилия, Китай, Гаити, Япония, Норвегия, Таиланд, Уганда и США — связь запроса со государством выявляли по его языку). Ученые собрали данные по поиску статей, посвященных сиим хворям(за 2010-2014 годы), и наложили пиковые часы и дни запросов на хронологию распространения эпидемии. Лучше всего модель предсказала ход эпидемии гриппа в Японии(за семь дней вперед), лихорадки денге в Бразилии(за две недельки), и туберкулеза в Таиланде(в месяц вперед). По остальным хворям результаты оказались наиболее чем застенчивыми. Причина в том, что грипп и денге являются сезонными болезнями: в ожидании вспышки люди готовы заблаговременно разузнать о их побольше. Кроме того, эти хвори различается краткий инкубационный период(несколько дней): подмечая у недалёких подозрительные симптомы, люди обращаются к «Википедии», чтоб понять, что угрожает им самим. Неудачные же прогнозы дотрагиваются вялотекущих(СПИД в Японии)и малозначительных(чума в США)эпидемий. Ученые отметили, что означаемые закономерности нередко заглушались информационным гулом. Например, просчитать распространение Эболы по Уганде и Демократической республике Конго не удалось поэтому, что большая часть творцов запросов к подходящим статьям живут в иных странах, а местные обитатели практически не имеют доступа к Интернету. Та же ситуация появилась со вспышками холеры в Гаити. Компания Google пришла к сходным выводам: она употребляет данные запросов в поисковике для прогноза сезонных вспышек такого же гриппа и денге(и лишь этих болезней). Однако ученые из Лос-Аламоса говорят, что их модель полезнее, так она опирается на выложенные в открытый доступ данные.
