利用社交媒体来映射疾病

世界各地的人们每天撰写和发送超过5亿条推文——在全球大流行期间，我们可以从这些地理标签和话题标签中学到很多东西。Twitter等社交媒体网站创造的大量数据正在帮助研究人员获得对COVID-19疫情的有力了解。乔治亚州的计算机科学家胡安·m·班达(Juan M. Banda)是这项工作的前沿研究人员之一，他专门研究机器学习和自然语言处理。

“每次我们拿起我们的智能手机并分享推文或更新我们的状态时，我们都以数据形式提供有关我们自己的信息，”Banda说。“所有这些位和字节都提供了我们生活的快照。在宏观规模上，他们可以向社会和群体提供洞察的洞察。”

班达是计算机科学系的助理教授，今年3月开始了一个收集和分析与COVID-19相关的Twitter数据的项目。到目前为止，他的实验室已经收集了7亿多条推文，这些推文对虚假信息的传播以及人类的流动性是如何推动流感大流行的下一步行动产生了深刻的认识。他还研究了所谓的“长途患者”的症状，这些患者因感染SARS-CoV-2而继续遭受长期健康问题的困扰。

该团队已经将数据集公开，作为全球研究社区的资源，它已经被下载了超过3万次。这些数据也被用于几项多国研究。

班达说他的热情大数据是在研究所在蒙大拿州立大学，他在美国国家航空航天局的太阳能动力学天文台使命产生了大量的数据。这导致了在天体形象学和博士中工作。在计算机科学中。它在斯坦福大学，在博士后的奖学金期间，他开始关注医学信息学。今年早些时候，他通过斯坦福老龄化和民族学报研究中心获得了奖项，以研究老年成年人的表型算法中的种族偏见。

班达的研究重点是电子表型，也就是一种利用电子健康记录建立模型，根据患者特征对临床状况进行分类的方法。他计划确定种族和年龄偏见在构建这些算法中所扮演的角色，然后开发和修改软件，以使年长的少数族裔患者获得更大的公平。

在大流行期间 - 由于科学家们一直在寻求答案 - 国际合作一直是至关重要的，班达已参与了几项多国研究研究。一学习出版于柳叶葡萄风湿病学研究了备受争议的药物羟氯喹对患者的副作用，特朗普总统曾吹捧这种药物是治疗COVID-19的有效药物。该论文帮助欧洲药物管理局提供了关于该药物的循证指导。另一个研究将千分之一患有患有Covid-19的患者与先前被诊断出患有流感的患者。

在格鲁吉亚州，Banda经常与公共卫生教授Gerardo Chowell一起合作，使用社交媒体作为流行病学工具。2019年，他们发表了一项研究，使用Twitter数据跟踪自然灾害后蚊帐传染病的传播。

该对正在建设工具和框架，以研究个人的运动模式，以了解有关疾病如何传播的更多信息。

“提取忠实信号社交媒体和行为数据生成流行病和流行病过程的实时预测是一个令人难以置信的令人兴奋的研究领域，”Chowell说。“班达博士完全有能力在这个方向上取得重大进展。”

这些进展继续阐明致命疾病如何影响我们的生活，因为全球大流行延伸到一年的更好部分。

“社交媒体提供了一个大多数未经过滤的媒介来访问人们的思想，”班达说。“凭借数十万甚至数百万人的数据，它是最强大，更多样化的信息来源之一，以了解大流行和其他主要事件等自然灾害。”

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