ヘルスケア関連のニュースも、ちょくちょく紹介していこうと思います。Trends(略してGFT))が、正確な発生予測には失敗し続けてきた。サンプリングから得られたデータは正しいものだと信じてしまう。収集する検索からのデータそのものがインフルエンザ発生予測のコンテキストを欠いている例えば、人々が「インフルエンザ」と入力するとき、必ずしもインフルエンザを発症しているとは限らない。学問的関心があって検索しているかもしれないが、googleの検索クエリではこれらを判別できない。terms」の影響google検索では、例えば「鼻水と熱」で検索した時に、「鼻水と熱」に関連する検索として「インフルエンザ」が表示される仕組みになっている。そのことにより、インフルエンザではない人が、「flu」をクリックすることになり、偽陽性のサンプルデータが増加する。2番目の問題は、「検索エンジンの限界」を示唆している気がするが、googleならこの問題も乗り越えそうな気がしなくもない。将来的には、人々が検索する時に頭の中では何を考えているか?までも読み取ることが出来るシステムを開発するかもしれない。やってやるのかは想像もつかないが。Real-TimeUCLAの研究者らが、2012年5月26日〜12月9日の間に5億5000万ものツイートを集めて解析し、「sex」や「ハイになる」といったツイートのフレーズと実際のHIV発症地域をプロットし、アルゴリズムを作成した。ツイッターのデータ解析が、人々の健康に関する行動の予測、ならびに、HIVリスクを高める行動や麻薬の使用を監視するのに有用であることを示している。Data」を開催するみたいです。2015.10.12家にあったこちらの本を読んでみたら予想以上にわかりやすく面白かったので、内容のまとめを今後記載していきたいと思う。最近、こちらの本を読みました。WordPress.。