Группа ученых Гарвардского университета разработала математическую модель, которая на основе данных социальных сетей и поисковых систем способна спрогнозировать вспышки коронавирусной инфекции COVID-19 примерно за две недели до их возникновения. Этого времени вполне достаточно, чтобы власти смогли оперативно принять меры по сдерживанию болезни, пишет The New York Times.
Алгоритм, созданный командой под руководством Маурисио Сантильяны и Николь Коган, в режиме реального времени анализирует записи в Twitter, поисковые запросы в Google, геолокацию на смартфонах, а также данные из других источников. На основе этой информации выстраивается модель, которая может подать ранние сигналы о росте заражений COVID-19.
Похожий инструмент — Google Flu Trends — с 2008 года развивает компания Google. Вместо того чтобы полагаться на официальную статистику о числе заболевших, этот веб-сервис прогнозирует вспышки эпидемий гриппа на основе роста популярности некоторых поисковых запросов (например, "чувствую себя очень усталым", "боль в суставах" или "дозировка Тамифлю").
Как отмечает NYT, новый проект идет дальше, дополняя поисковые запросы Google другими видами данных: постами в соцсетях на тему коронавируса, запросами на медицинской платформе для врачей UpToDate, анонимными геоданными со смартфонов и даже показателями с "умных" термометров Kinsa, которые загружаются в приложение. В будущем к нему планируется подключить данные онлайн-магазина Amazon и видеосервиса Netflix.
Эффективна ли новая система, выяснить только предстоит. Первый прогноз алгоритм уже сделал: ожидается, что в штатах Небраска и Нью-Гэмпшир количество новых случаев заболевания COVID-19 в ближайшие недели увеличится, если не будут приняты более решительные меры.
