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Projeto SPotTED – Social web Public healTh Event Detection – Universidade de Aveiro

15 Junho 2011
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O aumento de conteúdos gerados por utilizadores, através das plataformas de redes sociais, blogs e micro-blogs, veio criar diversas oportunidades. Esses conteúdos têm vindo a ser aproveitados através de várias abordagens em diferentes áreas. Na área da saúde, alguns trabalhos científicos foram já apresentados, tirando partido dos comentários e posts em serviços como o Twitter (http://twitter.com/) [1] ou de pesquisas efectuadas em motores de busca da internet [2,3], para detectar eventos e/ou epidemias. Um tema especialmente focado têm sido os surtos de gripe (influenza). Existem também serviços activos, como o “Global Public Health Intelligence Network” (http://www.phac-aspc.gc.ca/gphin/), criado pela “Public Health Agency of Canada”, que identifica, filtra e publicita potenciais focos de doença, tendo por base uma análise de fontes noticiosas e sítios web.
Neste contexto, o projecto aqui proposto tem como objectivo a detecção de eventos na área da saúde, tendo como base a análise das pesquisas executadas pelos utilizadores e das entradas em serviços de blog e micro-blog (‘posts’), em língua portuguesa. Um evento é caracterizado como um aumento, estatisticamente relevante, do número de pesquisas e/ou posts sobre um determinado tema da área da saúde (p.ex. doenças, sintomas). Espera-se pois que através deste projecto seja criado um conjunto de ferramentas de análise de dados, que permitirão identificar ocorrências de eventos estatisticamente relevantes, usando técnicas de classificação automática e tendo por base recursos lexicais e ontológicos criados (ou expandidos) para a língua portuguesa. Um factor importante nesta proposta é a integração nesta análise de várias fontes de dados, desde as pesquisas na internet a posts em blogs ou mensagens no Twitter (‘tweets’).

[1] Eiji ARAMAKI, Sachiko MASKAWA, Mizuki MORITA. Twitter Catches The Flu: Detecting Influenza Epidemics using Twitter. Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2011)

[2] Ginsberg J, Mohebbi MH, Patel RS, Brammer L, Smolinski MS, Brilliant L. Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature. 2009 Feb 19;457(7232):1012-4.

[3] Danqing Xu, Yiqun Liu, Min Zhang, Shaoping Ma, Anqi Cui, Liyun Ru: Predicting Epidemic Tendency through Search Behavior Analysis. IJCAI 2011: 2361-2366

Responsável: Sérgio Matos



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