[IEEE 2010] Tracking the flu pandemic by monitoring the social web 리뷰

 

[첫번째 식]

Mi = maker = 키워드(flu와 관련된)

i = 키워드 원소수 = 키워드 갯수

j = 트윗원소수 = 트윗갯수

S(tj) = flu-score of a tweetk

Mi(tj) –트윗안에 키워드가 있을 때 1/ 아닐 때 0

시그마 I 키워드 수 만큼 iteration 돌려서 총 flu-score 를 구함

K = 키워드 갯수

 

 

[두번째식]

시그마 j 전체 트윗수만큼

N= 트윗의 갯수

 

 

[예측방법]

least squares linear regression =.최소제곱법

 

 

[아이디어]

위 논문에서는 트위터 데이터로 flu-score를 예측하고 실제 flu-rate와 비슷한 추이를 보였다.

트위터로 fear score를 매기고, 사람들이 느끼는 공포감 수치와 실제 발병률인 flu-rate를 비교해보면 어떤 결과가 나올지 궁금하다.

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논문 출처

www.researchgate.net/profile/Vasileios_Lampos/publication/224183220_Tracking_the_flu_pandemic_by_monitoring_the_Social_Web/links/53ec0db90cf202d087d00c07/Tracking-the-flu-pandemic-by-monitoring-the-Social-Web.pdf