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计算机科学家使用机器学习来跟踪Twitter上的健康趋势

由阿尔伯塔大学计算科学家开发的一种新的机器学习工具,通过数百万个Twitter帖子进行筛选,以帮助了解艾伯塔省和加拿大各地的健康和健康趋势。

“我们使用机器学习来确定推文所指的位置,他们所关注的健康维度,以及每条推文中表达的情绪,”A计算科学家Osmar Zaiane说。

“如果我们能够做到这一点,我们可以更好地了解在健康和健康方面生活在特定地方的实际情况。”

这个名为Grebe 的工具利用机器学习的力量来帮助加拿大公共卫生署和美国疾病控制和预防中心的健康监测网络的工作,这些网络通常依赖于自我报告或来自医疗机构,如医生办公室和医院。

“公共卫生专家有兴趣了解特定城市或省份的情况,”Zaiane说。“虽然调查是收集信息的有用形式,但自我报告也可能不可靠或不准确。此类工具允许公共卫生专家研究人们的行为以及他们的自我报告。”

科学家利用机器学习来识别健康的六个维度 - 身体,情感,职业,社交,精神和智力 - 以及每条推文和相关位置所表达的情感。该项目始于埃德蒙顿,随后扩展到包括艾伯塔省的所有地区,并已应用于加拿大所有省份。

“该工具允许专家通过另一种媒介 - 在这种情况下推特 - 来验证他们在其他地方发现的趋势,例如通过调查,以及验证其他研究,”Zaine说。

“我们的目标不是自己找到趋势。相反,我们的目标是建立一个工具,让公共卫生专业人员和社会学家分析这些趋势。”

一旦完成,Grebe将通过开放访问向公众和其他研究人员提供。

该研究报告“在社交网络中使用应用机器学习的情境预测:对加拿大高音扬声器的研究”,在2018年IEEE / WIC / ACM国际网络智能会议上发表。

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