Google 독감 트렌드의 작동 원리

매년 미국 인구의 5 ~ 20 %가 독감에 걸리며, 주로 12 월과 2 월 사이의 겨울철 기간 동안 몇 달을 주거나 걸립니다 [출처 : CDC ]. 많은 환자들이 처방전없이 살 수있는 약으로 구호를받을 수 있지만 인플루엔자는 심각 할 수 있습니다. 인플루엔자 관련 합병증은 입원이 필요할 수 있으며 때로는 합병증이 치명적일 수 있습니다. 인플루엔자는 폐렴 (둘 다하기도 감염)과 함께 2010 년 미국에서 8 번째 주요 사망 원인으로 선정되었으며, 호흡기 감염은 그해 전 세계에서 3 번째 주요 사망 원인 (최대 320 만 명)이었습니다. [출처 : CDC , CNBC ].

계절성 인플루엔자는 심각한 합병증을 유발할 수 있기 때문에 미국 질병 통제 예방 센터 (CDC)는 미국 전역의 인플루엔자 의사 환자 (ILI)를 모니터링하고 독감 활동을 추적 및 분석하여 발병률, 유병률 및 발생률을 잘 파악합니다. ILI의 연중 [출처 : Harvard Health Publications ]. 추적 목적을 위해 CDC는 기침 및 / 또는 인후통을 동반 한 최소 화씨 100도 (섭씨 37.8도)의 열을 ILI로 간주합니다.

CDC는 지역 및 주 보건부, 122 개의 공중 보건 및 중요 통계 사무소, 거의 3,000 개의 외래 환자 의료 시설, 270 개 이상의 실험실, FluSurv-NET 감시 시스템의 보고서를 포함한 여러 출처를 통해 수집 된 데이터로 이러한 수치를 모니터링합니다. : CDC ]. 이러한 모든 부분은 사용 가능한 정보의 5 가지 범주로 분류됩니다.

10 월부터 5 월까지 독감 시즌이 시작되는 40 번째 주부터 CDC는 주간 인플루엔자 활동 보고서를 배포합니다.

CDC가 유포하는 정보는 독감 시즌 또는 연도에 독감에 걸린 특정 수의 사람들이 아니라 현재 독감 추세의 스냅 샷을 제공하기위한 것입니다. 초점은 독감 발생 여부, 독감이보고되는 위치,보고 된시기, 인플루엔자 바이러스의 원인입니다.

CDC에서 발표 한 데이터는 독감 추세에 대한 정확한 그림을 제공하지만, 일단 컴파일 및 분석되면 해당 데이터도 1 ~ 2 주가 지난 것입니다. 지난 주말 특정 도시에서 새로운 독감이 발생했는지 여부는 알 수 없지만 독감 관련 공중 보건 권장 사항을 작성하는 것 외에도 미국 인구에 대한 독감의 전반적인 영향을 측정하는 데 좋습니다.

예를 들어, CDC 역학자들은 2014 년 독감 시즌에 어떤 인플루엔자가 유행하고 있는지 모니터링함으로써 10 월 1 일부터 11 월 22 일 사이에 수집 된 데이터를 통해 그해 독감 예방 주사에 포함 된 세 가지 균주 중 하나가 돌연변이되었음을 알 수있었습니다. 백신은 그 계절에 덜 효과적 일 것입니다.

하지만 인근 도시를 통해 확산되는 독감 전염병에 대해 더 알고 싶다면 어떻게해야할까요? Google에서 도움을 드리고자합니다.

미국 성인의 72 %가 지난 1 년 동안 온라인으로 건강 정보를 검색했다고 인정합니다. 이는 약 9 천만 명에 달하며 대부분 기침이나 독감과 같은 특정 상태 또는 항생제와 같은 치료법에 대한 정보를 검색하고 있습니다. 그리고 온라인 건강 정보를 검색하는 사람들의 3/4 이상이 Google, Bing 또는 Yahoo [출처 : Fox , Ginsberg ] 에서 문의를 시작합니다 . 검색 엔진 데이터베이스에 어떤 종류의 정보가 있는지 생각해보십시오. 글쎄, 구글은 그랬다.

Google Flu Trends (GFT)는 집계 된 검색어 데이터를 사용하여 미국을 포함한 25 개 이상의 국가에서 독감 추세를 예측하는 인터넷 기반 인플루엔자 감시 도구입니다.이 프로젝트는 Google의 자선 단체 인 Google.org의 이니셔티브로 2008 년에 시작되었습니다. 특정 유형의 검색어가 계절에 따라 급증하면서 아이디어가 떠 올랐습니다.

예를 들어 봄철 알레르기가 발생하면 겨울 독감 시즌보다 항히스타민 제를 검색 할 가능성이 더 높으며, 열이나 오한과 같은 감기 및 독감 증상에 대한 정보를 검색 할 가능성이 더 높습니다.

Google 엔지니어들은 5 년 동안의 과거 빅 데이터를 사용했습니다 . 그들은 일반적인 독감 활동의 기준선을 설정하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 사전 필터링 된 검색어 중 5 천만 개의 데이터베이스를 활용했습니다. 예측 도구의 초기 알고리즘은 일반적인 인플루엔자 증상, 감기 치료 및 항 바이러스 약물과 같은 중요한 주제를 포함하여 지역 독감 관련 검색어 데이터 (IP 주소 기반 지역)에만 의존했습니다.

이 알고리즘은 "인후통"과 같이 검색어로 사용한 단어 또는 구문 인 실시간 검색 쿼리 데이터를 기준과 비교하여 최소 수준에서 심한 수준까지 5 가지 분류 범위에서 지역 독감 활동 수준을 결정합니다. 이론적으로 GFT는 독감 활동에 대한 현재보고 (거의 실시간)를 제공하고 CDC가 보고서를 작성하기 몇 주 전에 인플루엔자 발생을 예측할 수 있습니다.

GFT 발명가에 따르면 GFT의 실시간보고는 기존 감시 (CDC 및 네트워크)에서 임상 및 바이러스 데이터에 대한 보완 정보로 사용됩니다. GFT의 빠른 탐지는 독감 전염병뿐만 아니라 바이러스 균주 식별 및 전염병의 가능성을 조기에 발견하는 데 도움을주기위한 것입니다.

매년 독감 시즌이 시작되기 전에 Google 독감 트렌드 모델은 몇 년 전의 가장 유용한 인플루엔자 관련 검색어 45 개로 새로 고침됩니다 (이러한 특수 검색어는 로지스틱 회귀를 사용하여 선택되지만 정확한 검색어와 가중치 적용 방식 다른 사람은 일급 비밀로 유지됩니다).

또한 GFT의 시즌 이후 추정치는 CDC에서 사용하는 기존 데이터 감시 보고서와 비교하여 두 항목이 얼마나 잘 일치하는지 확인합니다. 해당 연도의 독감 시즌이 시작되는시기, 시즌이 정점을 이룰시기 및 심각도를 정확하게 예측하는 예측 도구의 기능을 기반으로 모델이 업데이트 될 수 있습니다. 2008 년 처음 출시되었을 때 GFT는 CDC 데이터와 평균 97 %의 상관 관계를 가졌습니다 [출처 : Ginsberg ].

2009 년 9 월 Google 독감 트렌드의 미국 버전 모델은 H1N1 발병의 검색어 데이터를 포함하는 첫 번째 업데이트를 받았습니다. 이는 GFT의 모델이 H1N1 돼지 독감 유행병 (여름철에 발생)을 완전히 과소 평가했기 때문 입니다. 그리고 계속해서 그 표시를 놓쳤습니다.

2011/2012 독감 시즌 동안 GFT는 독감 유병률을 50 % 과대 평가했습니다. GFT는 또한 2012/2013 독감 시즌을 과대 평가하여 CDC가 실제로보고 한 ILI와 관련된 외래 환자 방문 횟수를 두 배로 예측했습니다. 2013/2014 독감 시즌이 정점에 이르렀을 때 GFT는 미국 인구의 11 %가 독감에 걸린 것으로 추정했습니다. 그게 많은 것 같으면 CDC가 그 시즌에 6 %를보고했기 때문입니다. 연구원들은 도구의 정확도가 실제로 훨씬 더 나쁠 수 있다고보고합니다. 그들은 2011 년 8 월부터 GFT가 108 주 중 100 주 만에 과대 평가되었음을 발견했습니다 [출처 : Hodson , Walsh , Lazer ].

Google의 독감 유병률 과대 평가에 대한 가장 일반적인 설명은 독감 시즌이 다가올 때 우리 자신의 멍청함에 지나지 않습니다. 독감에 걸 렸는지 확인하기 위해 "기침"이라는 단어를 검색 할 때 감기일까요 아니면 잠깐, 폐렴일까요? '년 중 최악의 독감 시즌'과 같은 문구의 미디어 사용 및 계절성 독감 미디어 보고서도 기침에 집착하는 검색에 기여합니다. 문제는 GFT가 귀하가 아프거나 아픈지 걱정하는지 알지 못한다는 것입니다. 독감 치료를받는 모든 사람들의 약 10 %만이 실제로 인플루엔자에 걸린다고 생각하십시오 [출처 : Salzberg ]. Google 검색에는 컨텍스트가 없으며 사용자의 의도를 모릅니다.

그러나 그것은 완전한 대답이 아닐 수도 있습니다.

ILI 관련 미디어가 독감 검색을 부 풀리게하는 것 외에도 빅 데이터로 작업하면 정확하지 않을 수있는 상관 관계를 만들 수 있습니다. 빅 데이터 함정입니다. 데이터 마이닝 결과는 계절 검색어와 의사 방문 사이의 관계를 그릴 수 있지만 데이터 세트의 엄청난 방대한 양은 상관 관계의 정확성을 신뢰할 수 없음을 시사합니다.

GFT의 과대 평가에 대한 또 다른 질문은 Google의 자체 검색 엔진 알고리즘 업데이트에 있습니다. 연구원들은 Google 검색에 자동 제안 기능이 도입되면서 사용자 행동이 GFT에서 과대 평가 될 수있는 가능성을 변경했다고 제안합니다. 하나의 독감 증상을 검색하는 사용자는 이제 더 많은 (Google 권장) 독감 관련 용어를 검색하도록 권장되어 전체 ILI 관련 검색에 영향을 미쳤습니다.

2012 년에 검색 엔진은 쿼리 된 증상과 관련된 가능한 조건을 포함하기 시작했으며 잠재적으로 과대 평가 문제를 추가했습니다.

그러나 2012/2013 독감 시즌에 실적이 다시 저조한 후 GFT의 알고리즘이 다시 업데이트되었습니다. 이제 미디어 중심의 불규칙성을 경시하고 ElasticNet (정규화 된 회귀의 일반화 된 선형 모델)이라는 통계적 방법을 기반으로 예측을 수행합니다. 그러나 여전히 개선의 여지가있었습니다. 수정 된 알고리즘은 여전히 ​​최대 30 %까지 과대 평가되었습니다 [출처 : Lohr ].

2014 년에 GFT 엔지니어는 GFT 도구를 업데이트하여 새로 고침 된 검색 데이터뿐만 아니라 2014/2015 독감 시즌에 대한 CDC 의 전통적인 임상 및 바이러스 소위 소규모 데이터도 포함 했습니다. 엔지니어와 과학자 모두이 정보의 조합이보다 정확한 결과로 이어져야한다는 데 동의합니다.

작성자 메모 : Google 독감 트렌드의 작동 방식

인플루엔자에 몸을 담그는 데 일주일이 걸립니다. CDC가 독감 데이터를 모니터링하고 분석하는 방법에 대해 글을 썼던 날이 바로 CDC 보건 당국이 올해 독감 시즌이 심각 할 수 있다고 발표 한 날이었습니다. 바이러스 변종 중 하나 (그리고 이번 시즌에 가장 지배적 인 변종)가 사용 되었기 때문입니다. 올해 백신에서 돌연변이가 발생했습니다. Google 독감 트렌드를 주시하십시오.

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