運用Facebook公開資料監測類流感疫情

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題名:	運用Facebook公開資料監測類流感疫情
其他題名:	Detecting Influenza Epidemics using Facebook Public Data
作者:	張昭憲;柳姚仁
關鍵詞:	流感疫情趨勢監測;社群網路分析;相關性分析;巨量資料分析
日期:	2015-11-27
上傳時間:	2016-04-27 11:14:16 (UTC+8)
摘要:	流行性感冒每年在全球造成高達數十萬人死亡，對民眾健康帶來嚴重威脅。流感可透過接種疫苗降低疫情，但若能提早發現流感散播趨勢，便可進一步降低感染與死亡人數。然而，各國疾管局通常根據民眾就診時的臨床篩檢通報，建立流感監測數據，彙整時甚至會有一至四週的延滯時間，對於早期預警而言，明顯緩不濟急。若因控制不當造成大流行，後續耗費的人力物力更是難以估計。有鑑於此，本研究希望能藉由網路社群分析，發展一套具有高即時的流感監測方法。首先，我們透過特定關鍵字組合，每日蒐集、分析網路社群(Facebook)中與流感相關之訊息，產生疫情統計資料。接下來，再以疾管署公布的流感公開統計數據做為訓練資料，配合關鍵字相關性分析，建立即時的流感疫情監測模型。實驗結果顯示，本研究建立模型之預測數據與官方統計數字有顯著相關，證實提出方法之可行性。此外，與現行輿情分析軟體相較，本研究亦能提供更準確之監測結果，證實了提出方法之有效性。
關聯:	2015年第二十一屆國際資訊管理暨實務研討會論文集
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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