Les endroits où les gens tweetent pourraient aider à prédire une future pandémie grâce au travail de trois professeurs de l'Université de Caroline du Sud.
Zhenlong Li, professeur de géographie au Collège des arts et des sciences, et deux professeurs d'Arnold School of Public Health, Dwyane Porter et Xiaoming Li, étudient la propagation de l'épidémie de COVID-19 ainsi que des données Twitter qui montrent les modèles de mouvement humain. Ils espèrent développer un modèle qui améliore la compréhension de l'épidémie actuelle et pourrait aider à combattre les futures pandémies. En mai, la National Science Foundation a intensifié son travail avec une subvention de 108 717 $.
Nous voulons construire la méthode et les outils, en utilisant cette pandémie comme étude de cas, afin qu'à l'avenir, nous puissions rapidement utiliser ce système pour une autre pandémie. Nous voulons voir comment ces informations peuvent être utilisées pour prédire de futures pandémies. ou déterminer où ils sont susceptibles d'avoir un risque d'infection plus élevé. «
Zhenlong Li, professeur de géographie au College of Arts and Sciences, University of South Carolina
Le projet utilise des données de localisation intégrées à de nombreux messages Twitter. En examinant le changement de lieu d'un tweet à l'autre, les chercheurs peuvent voir comment les gens se déplacent avec une précision presque en temps réel. Ce sont des informations utiles à avoir, en particulier lorsque vous essayez de savoir où un virus peut se propager.
Zhenlong Li, qui a fondé le laboratoire de recherche sur la géoinformation et les mégadonnées de l'UofSC, a utilisé les données de Twitter pour cartographier les inondations, les ouragans, les incendies de forêt et les modes de déplacement des personnes observant l'éclipse solaire totale de 2017. Après que l'initiative d'excellence de l'université a lancé le Big Data Health Sciences Center en 2019, il a rejoint le groupe de recherche Geospatial Core du centre, menant au projet actuel.
Lorsque la flambée de coronavirus a commencé, il était tout à fait normal que le centre se concentre sur l'utilisation de l'analyse de données pour étudier la santé publique.
« Depuis le début de la pandémie, je réfléchis à ce que nous pouvons faire ici dans mon laboratoire pour aider à utiliser la technologie que nous avons construite au cours des cinq dernières années », explique Li. « Le virus se propage assez rapidement d'un humain à l'autre. Les gens se déplacent. D'après notre expérience précédente, nous savons que nous pouvons suivre les mouvements du public assez rapidement et avec précision (avec des données Twitter). »
Tout d'abord, il s'est concentré sur l'utilisation de Twitter pour étudier comment la pandémie affectait les habitudes de voyage. En analysant des données sur des millions de Tweets, il a montré que la distance parcourue par les gens chaque semaine avait chuté de façon spectaculaire en mars, de plus de 50% dans plus de 35 États. Cela pourrait montrer un niveau de conformité avec les règles de refuge sur place et les restrictions de voyage.
Ses recherches ont également montré un potentiel de prédiction de l'infection. Il a constaté que le nombre de diagnostics de COVID-19 dans les États américains était lié au nombre d'utilisateurs de Twitter dans l'État qui s'était récemment rendu en Italie, un pays critiqué par l'épidémie.
Avec l'aide de la subvention NSF, les chercheurs vont plus granulaire et local avec les données, en descendant au niveau du comté. Au fur et à mesure que le modèle est développé, les responsables de la santé pourraient l'utiliser pour garder une longueur d'avance sur un virus lors de futures épidémies. Par exemple, si une épidémie commence à New York, les responsables pourraient utiliser les données de Twitter pour voir dans quelles régions les New-Yorkais se rendaient afin de savoir où chercher la prochaine étape de l'épidémie.
Xiaoming Li, la chaire dotée de SmartState pour la recherche translationnelle clinique, est heureuse de voir le projet aller de l'avant. «Je suis très heureux de travailler avec deux membres du noyau géospatial du Centre des sciences de la santé des données massives de l'UofSC sur ce projet passionnant», dit-il. « Ce projet pilote est non seulement opportun dans nos efforts pour lutter contre la pandémie de COVID-19, mais il démontrera également la puissance des médias sociaux et des mégadonnées géospatiales pour éclairer notre réponse aux futures crises de santé publique. »
La source:
Université de Caroline du Sud
