インフォベイランス

インフォベイランスは、特にオンラインで見つかった情報を利用する症候群監視の一種です。^{[1]この用語は、}インフォデミオロジーという用語とともに、オンライン情報を使用して人間の行動に関する情報を収集する研究を説明するために、グンター・アイゼンバッハによって造られました。 ^[2]^[3]^[4]

アイゼンバッハのGoogle検索クエリを使った研究は、 Google Flu Trendsの誕生につながり、他の検索エンジンも利用されるようになりました。^[5]^{[6]他の研究者は、}Twitterなどのソーシャルメディアサイトを利用して、病気の発生パターンを観察しました。^[7]^{[8] Infoveillanceは、従来の}公衆衛生監視システムよりも迅速に、最小限のコストで病気の発生を検出できます。 ^[9]

種類

情報監視の方法には、受動的と能動的があります。^[4]検索エンジンのクエリやウェブサイトのナビゲーション行動などの従来の情報監視データは、分析用のデータを生成しているインターネットユーザーの行動（または多くの場合は意識さえも）なしに、自動的に傾向を認識しようとするため、受動的であると考えられています。能動的な情報監視は、ユーザーがアンケートに回答したり、ウェブサイトやアプリに症状を入力したり、追加情報を提供して監視活動に直接参加したりすることを選択した場合に発生します。^[4]

例

Google ヘルストレンド

2008年から、Googleは集約された検索クエリデータを使用してインフルエンザの傾向を検出し、その結果を各国の公式監視データと比較してインフルエンザの蔓延を予測することを目指してきました。^{[10] 2013年に}Google Flu Trendsが実際のインフルエンザの発生率を大幅に過大評価することがあるという証拠が浮上したことを受けて、研究者はGoogle検索クエリからインフルエンザをモデル化する、より高度でパフォーマンスの高い一連のアプローチを提案しました。^[11] Google Flu Trendsは2015年にレポートの公開を停止しました。^[12]

Googleはまた、デング熱の傾向を検出するために集約された検索クエリデータを使用しました。 ^[13]研究では、これらの予測のいくつかの正確性にも疑問が投げかけられています。^{[14] Googleは}COVID-19 パンデミックを追跡および予測するためのこの作業を継続しており、研究者が使用できるようにCOVID関連の検索クエリに関するオープンデータセットを作成しています。 ^[15]

インフルエンザ検出器

Flu Detector を含む他のインフルエンザ予測プロジェクトは、Google Flu Trends の登場と削除以来、現れては消えていった。Flu Detector は、ブリストル大学の Vasileios Lampos と他の研究者によって開発された。^[7]これは機械学習の応用であり、最初に特徴選択を使用してTwitterコンテンツからインフルエンザ関連の用語を自動的に抽出し、次にそれらの用語を使用して、位置情報付きツイートに基づいて英国のいくつかの地域のインフルエンザスコアを計算した。また、他のイベントを追跡できる一般化されたスキームの提案の基礎となった。^[16]

国民の気分

ムード・オブ・ザ・ネイションもランポス氏のチームによって開発された。このシステムは、イギリスのさまざまな地域に地理的に位置付けられたツイートの気分分析を行い、怒り、恐怖、喜び、悲しみの 4 種類の感情のスコアを毎日計算した。^[要出典]

プライバシーの問題

情報監視の台頭はプライバシーに関する疑問を提起する。プライバシーに関する懸念は、分析のレベルとデータの収集・管理方法に部分的に依存する。^[4]たとえば、適切に匿名化されていない検索クエリデータセットから個人が再識別される可能性がある。^[17]データ分析が自動的に行われず、個々のユーザーの検索軌跡が調べられる場合、プライバシーに関する懸念は増大する。^[4]

参照

参考文献

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外部リンク

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「Google デング熱トレンド」
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