Vorhersage von Epidemien mithilfe sozialer Medien

Um die Ressourcen besser verwalten und die Gesundheitsdienste demokratisieren zu können, verfügt DATASUS über eine Datenbank mit relevanten Informationen zur Quantifizierung und Bewertung von Gesundheitsinformationen. Eine Schwierigkeit besteht jedoch darin, dass die auf offiziellem Wege gewonnenen Daten nicht immer rechtzeitig zur Verfügung gestellt werden und oft erst dann verfügbar sind, wenn eine Epidemie bereits außer Kontrolle geraten ist, so dass keine Zeit für Präventivmaßnahmen der öffentlichen Einrichtungen bleibt. In diesem Zusammenhang ist es notwendig, andere Methoden zu untersuchen, die es ermöglichen, Daten zu erhalten und zu analysieren, um die für vorbeugende Gesundheitsmaßnahmen erforderlichen Informationen zu verbreiten. Daher besteht das Hauptziel dieser Forschungsarbeit darin, eine Methodik für die Analyse von Epidemien unter Verwendung des sozialen Netzwerks Twitter vorzuschlagen. Zu diesem Zweck wurde eine Fallstudie durchgeführt, in der wir versucht haben, Verdachtsfälle von Chikungunya-Fieber in Brasilien auf der Grundlage der von den Nutzern des sozialen Netzwerks gemeldeten Symptome zu identifizieren.

Autorentext

Hélder Nunes de Almeida hat einen Master-Abschluss in Gesundheitswissenschaften und -technologie von der Staatlichen Universität von Paraíba - UEPB (2016). Er hat einen Abschluss in Informatik (UEPB, 2013). Er hat umfangreiche Erfahrung in der Java-Entwicklung und im Text Mining. Vladimir Costa de Alencar ist Professor/PhD-Forscher an der UEPB, Brasilien, und ist Datenwissenschaftler.