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As buscas em linha podem ajudar a prever uns impulsos mais atrasados e umas diminuições nos casos COVID-19

As buscas em linha para o móbil e as actividades isoladas podem ajudar a prever uns impulsos mais atrasados e as diminuições nos casos COVID-19, uma equipe dos pesquisadores encontraram. Seus resultados, com base em uma análise de quatro meses de buscas em linha, oferecem meios de um potencial antecipar os caminhos da pandemia--antes das infecções novas são relatados.

“Esta é uma primeira etapa para a construção de uma ferramenta que possa ajudar a prever impulsos do caso de COVID capturando umas actividades mais de alto risco e a mobilidade pretendida, que as buscas para gyms e pessoalmente o jantar podem iluminar,” diz Anasse Bari, um professor adjunto clínico na informática no instituto do Courant da universidade de New York de ciências matemáticas e um dos autores do papel, que aparece na análise e na mineração sociais de rede do jornal.

“Usar tais “dados alternativos” é nada de novo e foi aplicada para outros fins--por exemplo, os dados alternativos foram usados na finança para gerar investimentos dados-conduzidos, tais como o estudo de imagens satélites dos carros nos parques de estacionamento para prever o salário de negócios.”

Nossa pesquisa mostra que as mesmas técnicas poderiam ser aplicadas a combater uma pandemia manchando, adiantadamente, onde as manifestações são prováveis ocorrer. Desenvolver um barómetro do comportamento, com trabalho e validação mais adicionais, para permitir que os responsáveis políticos e os epidemiologistas sigam o impacto de intervenções sociais e de cinta para impulsos de aumentação.”

Café de Megan, professor adjunto clínico, divisão da doença infecciosa & imunologia, Faculdade de Medicina de Grossman, universidade de New York

A pesquisa igualmente mostrou uma associação entre actividades pretendidas fora da HOME depois que as limitações do lockdown foram levantadas, apontando a como os efeitos de decisões políticas podem ser medidos usando dados alternativos.

Desde o início da pandemia, os governos restringiram as actividades, frequentemente baseadas em impulsos dos casos COVID-19, a seguir afrouxadas estas limitações após diminuições. Contudo, estas acções são em resposta às taxas de infecção e são projectadas limitar a propagação dos casos futuros.

No estudo social da análise e da mineração de rede, os pesquisadores procuraram determinar se havia umas maneiras de manchar os comportamentos conhecidos para estar arriscado durante a pandemia (por exemplo, visitas aos barbeiros e aos salões de beleza do prego) antes de manifestações locais e regionais--e inversamente, identifique os comportamentos conhecidos para ser menos arriscado (por exemplo, exercitando em casa) antes das diminuições em casos do coronavirus.

“Nosso objetivo era capturar a dinâmica social subjacente de uma pandemia inaudita que usa as origens de dados alternativas que são novas à epidemiologia da doença infecciosa,” explica Bari. “Quando alguém procurara o tempo de fecho de uma barra local ou olha acima sentidos a um gym local, dão alguma introspecção em que riscos futuros podem ter.”

Para examinar este, estudaram buscas em linha desde março até junho em 2020 em todos os 50 estados. Aqui, dividiram buscas em duas categorias--ou “trilhas”: uma trilha de deslocamento predeterminado da mobilidade, que categorizasse buscas ligou às interacções com a outro fora da HOME (por exemplo, os “teatros perto de mim,” “vôo tickets”), e a uma trilha de deslocamento predeterminado do isolamento, que categorizasse as buscas ligadas às actividades feitas em casa (do “entrega alimento,” “ioga familiar”).

A escolha da equipe de palavras-chaves da busca era informado por um fundo recente da democracia + pela avaliação do UCLA Nationscape que seguissem actividades que os indivíduos relataram que dariam a prioridade à comparecimento se as “limitações foram levantadas conforme o parecer dos responsáveis da Saúde públicos em relação às actividades.” Os resultados os mais populares incluíram “ir a um estádio/concerto,” “indo aos filmes,” e “atendendo a um evento de esportes.”

Usando dados das tendências de Google, os pesquisadores seguiram as tendências da busca relativas à mobilidade e ao isolamento para desenvolver deslocamentos predeterminados da mobilidade e do isolamento. Complementaram estes com “um deslocamento predeterminado líquido do movimento,” que era a diferença entre o deslocamento predeterminado da mobilidade e o deslocamento predeterminado do isolamento.

Os pesquisadores olharam então o crescimento do caso COVID-19 10 a 14 dias mais tarde--a retardação prevista entre a exposição e os sintomas--a nível estadual examinando dados do estado e das agências locais da saúde.

Totais, encontraram que o deslocamento predeterminado líquido do movimento correlacionou com os casos COVID-19 novos--relatado semanalmente--em 42 de 50 estados durante o período estudado (março-junho de 2020).

Os pesquisadores igualmente olharam mais pròxima em cinco estados (o Arizona, Califórnia, Florida, New York, e Texas) para determinar o impacto do término de pedidos caseiros em buscas. Em todos estes estados, o deslocamento predeterminado da mobilidade, que diminuiu durante a fase inicial do lockdown, aumentado como as re-aberturas começaram. Subseqüentemente, os casos COVID-19 aumentaram outra vez por todo o país em junho de 2020 e afluíram no Arizona, em Califórnia, em Florida, e em Texas.

Pelo contraste, uma diminuição afiada mais adiantada em deslocamentos predeterminados da mobilidade foi seguida por uma diminuição afiada nos dados do crescimento do caso nestes mesmos cinco estados.

“Deste trabalho, nós esperamos construir uma base de conhecimento na mudança do comportamento humano dos dados alternativos durante o ciclo de vida do pandémico a fim permitir a aprendizagem de máquina prever o comportamento nas epidemias futuras,” diz Aashish Khubchandani, um universitário de NYU e um dos autores do papel.

Os pesquisadores reconhecem que métodos busca-baseados para prever interesses da privacidade do aumento das manifestações da infecção. Contudo, sublinham que sua ferramenta usa grandes volumes de perguntas da busca, as nao individuais, e confia em dados anonymized a fim oferecer projecções saúde-relacionadas.

Source:
Journal reference:

Bari, A., et al. (2021) COVID-19 early-alert signals using human behavior alternative data. Social Network Analysis and Mining. doi.org/10.1007/s13278-021-00723-5.