So funktioniert Google Grippe-Trends

Jedes Jahr erkranken zwischen fünf und 20 Prozent der US-Bevölkerung an der Grippe, meistens während der winterlichen Phase zwischen Dezember und Februar, mehr oder weniger Monate [Quelle: CDC ]. Während viele Betroffene Linderung in rezeptfreien Medikamenten finden, kann Influenza schwerwiegend sein. Influenzabedingte Komplikationen können einen Krankenhausaufenthalt erforderlich machen, und manchmal können Komplikationen tödlich sein. Influenza war 2010 zusammen mit Lungenentzündung (beides Infektionen der unteren Atemwege) die achthäufigste Todesursache in den USA, und Atemwegsinfektionen waren in diesem Jahr weltweit die dritthäufigste Todesursache (bis zu 3,2 Millionen Menschen) [Quelle : CDC , CNBC ].

Da die saisonale Influenza schwerwiegende Komplikationen verursachen kann, überwachen die Centers for Disease Control and Prevention (CDC) grippeähnliche Erkrankungen (ILI) in den USA und verfolgen und analysieren die Grippeaktivität, um sich ein gutes Bild von der Inzidenzrate, dem Anteil der Prävalenz und der Häufigkeit des Auftretens zu machen von ILI das ganze Jahr über [Quelle: Harvard Health Publications ]. Für seine Nachverfolgungszwecke betrachtet die CDC ein Fieber von mindestens 100 Grad Fahrenheit (37,8 Grad Celsius) mit Husten und/oder Halsschmerzen als ILI.

Die CDC überwacht diese Zahlen mit Daten, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden, darunter lokale und staatliche Gesundheitsämter, 122 Ämter für öffentliche Gesundheit und Vitalstatistik, fast 3.000 ambulante Gesundheitseinrichtungen, mehr als 270 Labors und Berichte aus dem FluSurv-NET-Überwachungssystem [Quelle : CDC ]. Alle diese Teile sind in fünf Kategorien nutzbarer Informationen unterteilt:

Ab der 40. Woche des Jahres – dem Beginn der Grippesaison von Oktober bis Mai – verteilt die CDC wöchentliche Berichte über die Grippeaktivität.

Die Informationen, die die CDC in Umlauf bringt, sollen eine Momentaufnahme der aktuellen Grippetrends sein, nicht eine bestimmte Anzahl von Menschen, die sich während dieser Grippesaison oder dieses Jahres die Grippe eingefangen haben. Im Fokus steht, ob es zu Grippeausbrüchen kommt, wo Grippe gemeldet wird, wann sie gemeldet wurde und welche Influenzaviren schuld sind.

Während die von der CDC veröffentlichten Daten ein genaues Bild der Grippetrends liefern, sind diese Daten, sobald sie zusammengestellt und analysiert wurden, auch ein bis zwei Wochen alt. Es kann Ihnen nicht sagen, ob am vergangenen Wochenende in einer bestimmten Stadt eine neue Grippewelle aufgetreten ist, aber es ist gut, um die Gesamtauswirkungen der Grippe auf die US-Bevölkerung zu messen und Empfehlungen zur öffentlichen Gesundheit im Zusammenhang mit der Grippe abzugeben.

Durch die Überwachung, welche Influenzastämme in der Grippesaison 2014 zirkulierten, konnten CDC-Epidemiologen anhand von Daten, die zwischen dem 1. Oktober und dem 22. November gesammelt wurden, feststellen, dass einer der drei ausgewählten Stämme, die in der diesjährigen Grippeimpfung enthalten waren, mutiert war. und der Impfstoff wäre in dieser Saison weniger wirksam.

Aber was wäre, wenn Sie mehr über eine Grippeepidemie erfahren möchten, die sich in einer nahe gelegenen Stadt ausbreitet? Google möchte dabei helfen.

Bis zu 72 Prozent der amerikanischen Erwachsenen geben zu, dass sie im vergangenen Jahr Gesundheitsinformationen online nachgeschlagen haben – das sind etwa 90 Millionen Menschen, die hauptsächlich nach Informationen über bestimmte Erkrankungen wie Husten oder Grippe oder Behandlungen wie Antibiotika suchen. Und mehr als drei Viertel derjenigen, die online nach Gesundheitsinformationen suchen, beginnen ihre Suche bei Google, Bing oder Yahoo [Quellen: Fox , Ginsberg ]. Denken Sie darüber nach, welche Art von Informationen sich in diesen Suchmaschinendatenbanken befinden. Nun, Google hat es getan.

Google Flu Trends (GFT) ist ein internetbasiertes Influenza-Überwachungstool, das aggregierte Suchanfragendaten verwendet, um Grippetrends in mehr als 25 Ländern, einschließlich den USA, vorherzusagen. nachdem die Idee aus beobachteten saisonalen Spitzen bestimmter Arten von Suchbegriffen entsprang.

Wenn beispielsweise im Frühjahr Allergien auftreten, suchen wir eher nach Antihistaminika als während der Grippesaison im Winter, wenn wir eher nach Informationen über unsere Erkältungs- und Grippesymptome wie Fieber oder Schüttelfrost suchen.

Google-Ingenieure haben fünf Jahre historische Big Data verwendet – und wir meinen groß. Sie nutzten ihre Datenbank mit 50 Millionen der am häufigsten verwendeten vorgefilterten Suchanfragen, um eine Basislinie der allgemeinen Grippeaktivität zu erstellen. Der anfängliche Algorithmus für das Vorhersagetool stützte sich ausschließlich auf regionale grippebezogene Suchanfragedaten (regional basierend auf IP-Adresse), einschließlich übergreifender Themen wie allgemeine Grippesymptome, Erkältungsmittel und antivirale Medikamente.

Der Algorithmus vergleicht Echtzeit-Suchanfragedaten – das Wort oder die Phrase, die Sie als Suchbegriff verwendet haben, wie z. B. „Halsschmerzen“ – mit der Basislinie, um das Ausmaß der regionalen Grippeaktivität zu bestimmen, das zwischen fünf Klassifizierungen von minimal bis intensiv reicht. Theoretisch könnte GFT tagesaktuelle Berichte (nahezu in Echtzeit) über Grippeaktivitäten bereitstellen und Grippeausbrüche Wochen vorhersagen, bevor die CDC einen Bericht erstellt.

Laut den Erfindern von GFT soll das Echtzeit-Reporting von GFT jedoch als ergänzende Information zu den klinischen und virologischen Daten in der traditionellen Überwachung (CDC und seine Netzwerke) verwendet werden. Die Schnellerkennung von GFT soll helfen, nicht nur Grippeepidemien, sondern auch Virenstämme und das Potenzial für Pandemien frühzeitig zu erkennen.

Prior to each new year's flu season, the Google Flu Trends model is refreshed with 45 of the most useful influenza-related queries from years prior (those special search terms are chosen using logistic regression, but the exact queries and how they're weighted against others are kept top secret).

Additionally, GFT's post-season estimates are assessed against the traditional data surveillance reports used by the CDC to see how well the two match. Based on the prediction tool's ability to accurately estimate when that year's flu season begins, when the season will peak, and how severe it will be, the model may be updated. When it first launched in 2008, GFT had a mean correlation of 97 percent with CDC data [source: Ginsberg].

In September 2009, the model for the U.S. version of Google Flu Trends got its first update to include search query data from the H1N1 outbreak. This was because GFT's model had completely underestimated the H1N1 swine flu pandemic (which happened in the summertime). And then it continued to miss the mark.

During the 2011/2012 flu season, GFT overestimated the prevalence of flu by 50 percent. GFT also overestimated the 2012/2013 flu season, predicting as many as double the number of outpatient visits relating to ILI as the CDC actually reported. At the peak of the 2013/2014 flu season, GFT estimated that as many as 11 percent of the U.S. population had the flu. If that seems like a lot, it's because it is — the CDC, in comparison, reported 6 percent that season. Researchers report that the tool's accuracy may actually be much worse; they found that beginning in August 2011 GFT had overestimated in 100 out of 108 weeks [sources: Hodson, Walsh, Lazer].

The most common explanation for Google's flu prevalence overestimation is nothing more than our own jerkiness when flu season rolls around — you know, when you search the word "cough" in an effort to figure out if you're coming down with the flu, a cold or, maybe, wait, could it be pneumonia? Media use of phrases like "the worst flu season in years" and seasonal flu media reports also contribute to our cough-obsessed searches. The problem is that GFT doesn't know whether you're sick or just worried about getting sick; consider that only about 10 percent of all the people who seek medical care for the flu actually have influenza [source: Salzberg]. Google searches don't have context, and they don't know your intent.

But that might not be the complete answer.

In addition to ILI-related media hype inflating flu searches, working with big data can lead to making correlations that may not be accurate. It's the big data trap. While the results of mining the data may paint a relationship between seasonal search queries and, say, doctor visits, the sheer massiveness of the data set suggests that correlation's accuracy can't be trusted.

Another question about GFT's overestimation lies in Google's own search engine algorithm updates. Researchers propose that the introduction of the autosuggest feature in Google Search changed user behavior for the potential for overestimation in GFT; users searching for one flu symptom were now being encouraged to search for more (Google-recommended) flu-related terms, influencing overall ILI-related searches.

In 2012, the search engine began including possible conditions related to the symptoms queried, also potentially adding to the overestimation problem.

However, after poor performance again in the 2012/2013 flu season, GFT's algorithm was again updated. It would now downplay any media-driven irregularities and make its forecasts based on a statistical method called ElasticNet (which is a generalized linear model of regularized regression). But there was still room for improvement; the revised algorithm still overestimated by as much as 30 percent [source: Lohr].

In 2014, GFT engineers updated the GFT tool to include not only refreshed search data but also the traditional clinical and virological so-called small data from the CDC for the 2014/2015 flu season. Both engineers and scientists agree a combination of this information should lead to more accurate results.

Author's Note: How Google Flu Trends Work

What a week to immerse yourself in influenza; the day I was writing about how the CDC monitors and analyzes flu data was the same day CDC health officials announced that this year's flu season could be severe — because one of the virus strains (and the one that's most dominant so far this season) used in this year's vaccine has mutated. Keep your eye on Google Flu Trends.

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