今や、ソーシャルメディアなどインターネット上の膨大な情報「ビッグデータ」は、さまざまなジャンルで応用されている。そうした動向の中、かぜやインフルエンザなどが自分の周りでどのくらいはやっているのかの情報をいち早く伝えようという新たなサービスが相次いで登場しているという。
下記引用サイト記事：かぜ予防にネット活用 進化する流行予測／NHK NEWS WEB／2013.10.20 - 08:29 が、そうした新動向を紹介。
先ず、＜はやっているのはどんなかぜ＞ かに焦点を合わせたサービス。
＜Ｔｗｉｔｔｅｒのつぶやきからかぜの流行を分析するのが「カゼミル＋（プラス）」というサービス／ １日数万に上るつぶやきからかぜをひいている可能性の高い人を自動的に選んで、その内容を表示／ 気温や湿度の変化など天気予報と組み合わせることで将来の流行を予測して、カレンダーに表示／ 熱やのどの痛みなど、今どんな症状の人が多いのかを知ることができる＞ という。
次に、＜インターネットの検索サービスに入力されることばからインフルエンザの流行をつかもうというサービス／ 「グーグルインフルトレンド」／ インフルエンザが流行すると症状や薬などインフルエンザに関する検索も増えることを利用して流行を予測／ 実際にインフルエンザについて検索する人の数とインフルエンザの症状を示す患者の数を調べたところ、密接な関連性があった＞ というものだ。
さらに、＜インフルエンザが今どこで、どの程度流行しているのかという詳細な情報を提供しようというサービス／ 京都大学の荒牧研究室が運営するサイト「インフルくん」／ インフルエンザを話題にしたＴｗｉｔｔｅｒのつぶやきを分類。実際にインフルエンザにかかっているとみられる発言を選び出し「マスク」のマークで表示......ＧＰＳの位置情報やプロフィールなどから都道府県単位で場所を特定。色と矢印で日本地図に表示＞
という "詳細情報版" だ。
では、＜なぜ実際の流行と一致＞ するのかという点であるが、その疑問については以下のように解説する。
ひとつは、＜インターネット上のことばを分析する技術の進歩／ さまざまな発言について、経験則や文脈などからコンピューターで自動的に分類する研究が進んでいる＞ からであると。
またもうひとつは、＜ビッグデータが持つ特徴／ 仮に少しの誤差が含まれていても膨大なデータを集めると全体としては精度が高くなる＞ からなのだとされる。
膨大な数の人々が関与するソーシャルメディアなどインターネット上の情報「ビッグデータ」と、これまた膨大な数の人々が被る "かぜやインフルエンザ" という、まさに "似た者同士" の関係が、こうした "ネット・サービス" を紡ぎ出したということか......。
かぜ予防にネット活用 進化する流行予測／NHK NEWS WEB／2013.10.20 - 08:29
...... かぜやインフルエンザが自分の周りでどのくらいはやっているのか、もっと早く詳しく知りたいと思いませんか。
今、インターネット上の膨大な情報「ビッグデータ」を使って、そんな情報をいち早く伝えようという新たなサービスが相次いで登場しています。はやっているのはどんなかぜ
Ｔｗｉｔｔｅｒのつぶやきからかぜの流行を分析するのが「カゼミル＋（プラス）」というサービスです。
http：//kazemiru.jp/ （ＮＨＫのサイトではありません）
このサイトでは、１日数万に上るつぶやきからかぜをひいている可能性の高い人を自動的に選んで、その内容を表示。過去の集計と比較して現在の流行のレベルを判断します。
さらに、気温や湿度の変化など天気予報と組み合わせることで将来の流行を予測して、カレンダーに表示します。
熱やのどの痛みなど、今どんな症状の人が多いのかを知ることができるのも特徴です。 ......流行するほど検索が増える
一方、インターネットの検索サービスに入力されることばからインフルエンザの流行をつかもうというサービスもあります。
大手検索サイトが運営する「グーグルインフルトレンド」です。
http：//www.google.org/flutrends/intl/ja/jp/#JP （ＮＨＫのサイトではありません）...... インフルエンザが流行すると症状や薬などインフルエンザに関する検索も増えることを利用して流行を予測しようというのです。
実際にインフルエンザについて検索する人の数とインフルエンザの症状を示す患者の数を調べたところ、密接な関連性があったということで、イギリスの科学雑誌「ネイチャー」にも掲載されました。 ......流行は今どこで
インフルエンザが今どこで、どの程度流行しているのかという詳細な情報を提供しようというサービスも登場しています。
京都大学の荒牧研究室が運営するサイト「インフルくん」です。
http：//mednlp.jp/influ/index.html （ＮＨＫのサイトではありません）インフルエンザを話題にしたＴｗｉｔｔｅｒのつぶやきを分類。実際にインフルエンザにかかっているとみられる発言を選び出し「マスク」のマークで表示します。さらに、ＧＰＳの位置情報やプロフィールなどから都道府県単位で場所を特定。色と矢印で日本地図に表示します。......
なぜ実際の流行と一致
...... なぜ医師の診断ではない予測と実際の流行が一致するのでしょうか？
一つは、インターネット上のことばを分析する技術の進歩があります。
さまざまな発言について、経験則や文脈などからコンピューターで自動的に分類する研究が進んでいるのです。
グーグルでも、実際の流行と高い相関関係がある数十の単語を組み合わせを使って分析しているということです。
もう一つは、ビッグデータが持つ特徴です。
インフルエンザに関するツイートは流行時には１日数千から１万以上。仮に少しの誤差が含まれていても膨大なデータを集めると全体としては精度が高くなるのです。早い情報が拡大防ぐ
ソーシャルメディアなどビッグデータを利用した予測 ......
「インフルくん」を運営する京都大学デザイン学ユニットの荒牧英治特定准教授は「ソーシャルメディアの浸透で多くの人が発信する大量の情報をリアルタイムに利用することができるようになっています。
こうしたビッグデータは感染症の流行を予測するのに有効で、海外ではすでに対策に利用している公的機関もあります。......（ ※引用者注 ―― 文意を損なわないよう留意して割愛しています。）
上記のようなインターネット・システムは、「 "ビッグデータ" 」とその特徴とが実に有意義に活かされたものだと感心させられるばかりだ。
と同時に、"どこで誰が何を言ったか" が "集計可能なデータ" となってしまう "ビッグデータ" というメカニズムに、一抹の不安を覚えるのも事実だ...... (2013.10.21）
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