Twitter ne zaman hasta olacağınızı tahmin ediyor!

University of Rochester'dan Adam Sadilek ve ekibi 2010 yılında, bir aylığına New York City çevresinde konum bilgisini paylaşan 600 binden fazla kişinin toplam 4,4 milyon tweet'ini analiz etti. Yapay zeka kullanan bir algoritma sayesinde, örneğin 'bu şarkıya hasta oldum' gibi tweet'ler dikkate alınmadı ve gerçekten hasta olduğunu belirleten kişilerin tweet'leri incelendi. Sonuç muazzam: Bir kişinin hasta olacağını yüzde 90 doğruluk payıyla ve tam 8 gün önceden tahmin edebiliyorlar.
Sadilek bloğunda durumu şöyle anlatıyor: "Eğer 3 arkadaşınız grip belirtileri gösteriyorsa veya yakın zamanda burun kaşıntıları veya baş ağrısından muzdarip, çoğunu tanımadığınız 8 kişi ile yemek yediyseniz, sizin de grip olma ihtimaliniz yüksek demektir. Bizim geliştirdiğimiz model, sosyal ağlardaki mesajları gerçek zamanlı tarayarak örneğin grip gibi bulaşıcı hastalıkların yayılma şekillerini görebilmemizi sağlıyor."
Sadilek kendi geliştirdikleri algoritmanın en önemli özelliğinin hastalığın yayılma hızını anlık takip edebilmesi olarak gösteriyor ve Google'ın geliştirdiği grip salgınlarını gösteren sistemi veya devlet tarafından hayata geçirilmeye çalışan projelerin en büyük sıkıntısının zaman kesitini çok uzun almaları olduğunun altını çiziyor. Adam Sadilek ve ekibinin geliştirdiği sistemi buradan inceleyebilirsiniz.
ÇIKIŞ NOKTASI DOMUZ GRİBİ OLDU
Birkaç yıl önce bütün dünyada bir anda yayılmaya başlayan ve yüzlerce kişinin ölmesine neden olan domuz gribi, hastalığın yayılma hızını ve yerini tespit etmek için sosyal medya araçlarının kullanılabileceği fikrinin de ortaya çıkmasını sağladı. Şu anda dünyada çeşitli ülkeler, salgınları çok fazla yayılmadan engellemek için sosyal medyayı kullanıyor. O dönemde Google da gribin yayılma derecesini gösteren bir servisi yayına almıştı.
Computerworld