По твитам против вакцинации можно предсказать эпидемию – исследование

По изменениям количества твитов, в которых пользователи поддерживают вакцинацию, или выступают против, можно предсказать наступление переломного момента, когда количество людей, отказавшихся привиться становится так велико, что это приводит к вспышке эпидемии. Такие выводы сделали ученые из университетов Канады, США и Швейцарии в своей работе, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Как отмечают специалисты, отказ от вакцинации замедляет процесс искоренения болезни и может привести к новым эпидемическим вспышкам. Так, например, вспышке кори в период с 2014 по 2015 год в Диснейленде предшествовало снижение охвата вакцинацией против кори, краснухи и свинки (MMR vaccine) в штате Калифорния в период с 2010 по 2014 год.

Крис Баух (Chris Bauch) из департамента прикладной математики Университета Ватерлоо вместе с коллегами из Канады, США и Швейцарии решили испытать существующие модели и ранние предупреждающие индикаторы на примере эпидемии кори в Диснейленде, а в качестве индикатора настроений вокруг вакцинации использовать данные социальных сетей и запросов в Google.

Все твиты c 2011 по 2016 год разделили на три категории по их содержанию: «за вакцинацию», «против вакцинации», и «другие», в которых настроения автора не поддавались классификации «за» или «против». Данные разбили на недельные промежутки, для позитивных и негативных твитов рассчитали значения индикаторов, которые затем сравнили с предсказаниями модели.

Поскольку на решение прививаться влияет разница между представлениями о том, что рискованнее, болезнь или прививка, ученые предположили, что готовность населения прививаться становится критической вблизи порога устранения болезни, когда социальные нормы ослабевают.

Среди всех американских твитов 660 477 оказались против вакцинации, 883 570 — за, и еще 483 636 твитов попало в категорию «другие». Среди калифорнийских твитов против вакцинации оказалось 101 683, за — 112 741, 59 030 попало в категорию «другие». Ученые обнаружили, что вариация, коэффициент вариации и функция автокорреляции для негативных твитов значительно выросли до эпидемии, причем рост начался за несколько лет до ее возникновения, а после вспышки кори все три показателя резко пошли на спад. Похожие изменения произошли и в позитивных твитах: росли вариация и коэффициент вариации, но автокорреляция не менялась на протяжении этих лет, а после эпидемии ее значение резко падало, но быстро возвращалось на прежний уровень. Самые надежные тенденции демонстрировал показатель вариации, самыми ненадежными оказались тенденции показателя автокорреляции. Объем поисковых запросов в Google о вакцине от кори увеличился за несколько лет до вспышки эпидемии, как и общее число твитов на тему вакцинации.

Авторы считают, что полученные результаты подтверждают их гипотезу о важности динамики общественного мнения вблизи порога устранения болезни, и обращают внимание на то, как быстро индикаторы возвращаются к норме, когда число заболевших достигает высокой отметки. Нестабильность показателя автокорреляции они связывают с тем, что продолжительность жизни новостей в социальных сетях обычно меньше 24 часов.

Следите за NEWS.am Medicine на Facebook и Twitter