Канадские учёные: анализ соцсетей с помощью ИИ помогает увидеть риск эпидемий

Учёные Университета Ватерлоо (Канада) предложили новый подход к прогнозированию вспышек инфекционных заболеваний, опирающийся на анализ настроений в социальных сетях. Метод использует глубокое обучение и, по оценке авторов, способен дополнять традиционный эпиднадзор, давая сигнал о росте риска ещё до массового увеличения случаев.

Исследователи отмечают, что существующий мониторинг отношения к вакцинации базируется на редких опросах населения и не отражает быстро меняющиеся настроения. Соцсети фиксируют их почти в реальном времени, однако данные из них сложно интерпретировать без специальных инструментов.

В работе применили две модели искусственного интеллекта — LSTM и ResNet. На первом этапе их обучали на искусственно сгенерированных данных. Для этого использовали математическую модель, в которой описывалось распространение инфекции и параллельная динамика обсуждений в интернете. Население делили на активных пользователей соцсетей и всех остальных, а для учёта резких всплесков интереса к теме применили так называемый шум Леви.

Нейросети учились распознавать изменения в потоке условных постов, которые предшествуют моменту, когда уровень вакцинации падает ниже безопасного порога. После обучения алгоритмы протестировали на реальных англоязычных твитах о кори за несколько лет до крупных вспышек в США и Канаде, включая вспышку в Диснейленде 2014–2015 годов.

По словам авторов, на смоделированных наборах данных методы глубокого обучения показали явное преимущество над классическими статистическими индикаторами. При анализе реальных твитов модели заблаговременно сигнализировали о повышенном риске в трёх из четырёх случаев. LSTM быстрее реагировала на изменения, а ResNet лучше игнорировала разовые всплески обсуждений, не связанные с реальным снижением вакцинации. В странах с обязательной иммунизацией, где вспышек не фиксировали, алгоритмы стабильно оценивали вероятность кризиса как низкую, сообщает new-science.ru.

Обратите внимание: Не чай, не кофе, не какао: ученые назвали идеальный утренний напиток - полезно для кожи и кишечника