Intydse sosiale media soos Twitter kan gebruik word om MIV-voorkoms en dwelmverwante gedrag na te spoor met die doel om uitbrake op te spoor en moontlik te voorkom, toon 'n nuwe UCLA-geleide studie.
Die studie, gepubliseer in die eweknie-geëvalueerde joernaal Preventive Medicine, stel voor dat dit moontlik is om seksuele risiko en dwelmgebruiksgedrag te voorspel deur twiets te monitor, te karteer waar daardie boodskappe vandaan kom en dit met data oor die geografiese verspreiding te koppel. van MIV-gevalle. Die gebruik van verskeie middels is in vorige studies geassosieer met MIV-seksuele risikogedrag en oordrag van aansteeklike siektes.
"Uiteindelik stel hierdie metodes voor dat ons 'groot data' van sosiale media kan gebruik vir afstandmonitering en toesig oor MIV-risikogedrag en moontlike uitbrake," het Sean Young, assistent-professor in huisartskunde aan die David Geffen-skool gesê. van Geneeskunde by UCLA en mede-direkteur van die Sentrum vir Digitale Gedrag by UCLA.
Gestig deur Young, bring die nuwe interdissiplinêre sentrum akademiese navorsers en privaatsektormaatskappye bymekaar om te bestudeer hoe sosiale media en mobiele tegnologieë gebruik kan word om gedrag te voorspel en te verander.
Ander studies het ondersoek hoe Twitter gebruik kan word om uitbrake van infeksies soos griep te voorspel, sê Young, wat ook 'n lid is van die UCLA Sentrum vir Gedrags- en Verslawinggeneeskunde; UCLA se sentrum vir MIV-identifikasie, -voorkoming en -behandelingsdienste; en die UCLA vigsinstituut. "Maar dit is die eerste wat voorstel dat Twitter gebruik kan word om mense se gesondheidsverwante gedrag te voorspel en as 'n metode om MIV-risikogedrag en dwelmgebruik te monitor," het hy gesê.
Vir die studie het navorsers meer as 550 miljoen twiets tussen 26 Mei en 9 Desember 2012 versamel en 'n algoritme geskep om woorde en frases daarin te vind wat dwelmgebruik of potensieel riskante gedrag voorstel, soos "seks" of "word hoog." Hulle het toe daardie twiets op 'n kaart geplot om uit te vind waar hulle ontstaan het, en statistiese modelle laat loop om te sien of dit gebiede is waar MIV-gevalle aangemeld is.
Die algoritme het 8 538 twiets vasgelê wat seksueel riskante gedrag aandui en 1 342 wat op stimulante dwelmgebruik voorstel. Die geografiese data oor MIV-gevalle waaraan navorsers die twiets gekoppel het, kom van AIDSVu.org, 'n interaktiewe aanlynkaart wat die voorkoms van MIV in die VSA illustreer; hierdie karteringdata was van 2009.
Die state met die grootste deel van geo-geleë twiets, beide algemeen sowel as MIV-verwant, was Kalifornië (9.4 persent), Texas (9.0 persent), New York (5.7 persent) en Florida (5.4 persent)). Op 'n per capita-grondslag het die grootste rou aantal MIV-risiko-verwante twiets van die Distrik van Columbia, Delaware, Louisiana en Suid-Carolina gekom. State met die hoogste koers van tweets per capita was Utah, Noord-Dakota en Nevada.
Toe die navorsers die twiets aan data oor MIV-gevalle gekoppel het, het hulle 'n beduidende verband gevind tussen dié wat riskante gedrag aandui en lande waar die meeste MIV-gevalle aangemeld is.
Op grond van hierdie studie kom die navorsers tot die gevolgtrekking dat dit moontlik is om "groot data" op intydse sosiale media soos Twitter oor seksuele en dwelmgebruiksgedrag in te samel, 'n kaart te skep van waar die twiets voorkom en dit te gebruik inligting om te verstaan en moontlik te voorspel waar MIV-gevalle en dwelmgebruik voorkom.
Die studie se grootste swakheid, sê die navorsers, is dat die MIV-data van 2009 af kom, dus om te toets of hierdie benadering gebruik kan word om toekomstige gedrag en uitbrake te voorspel, is daar 'n behoefte aan 'n "goue standaard" van gereeld bygewerkte data. Op hierdie manier kan tweets onmiddellik verkry word om dit met siekte-uitbrake te vergelyk.
Die studie demonstreer egter die uitvoerbaarheid om intydse sosiale netwerke te gebruik om MIV-risikoverwante kommunikasie te identifiseer en te karteer en dit aan nasionale MIV-data te koppel, skryf die navorsers.
"Hierdie studie is ontwerp om toekomstige navorsing te vra om die potensiële koste-effektiwiteit van hierdie benadering te verstaan en om metodes te verfyn om intydse sosiale netwerkdata vir MIV en openbare gesondheid voorkoming en opsporing te gebruik," sluit hulle af.
