Les chercheurs du Pacific Northwest National Laboratory ont attribué à plus de 171 millions de tweets anonymes une opinion et une émotion, tels que « positif » et « la joie ». Lorsque les visites dans certaines cliniques de santé pour des maladies liées à la grippe ont augmenté, les chercheurs ont découvert que les opinions et les émotions exprimées par les utilisateurs de Twitter dans ces régions avaient également changé. Les agents de santé pourraient un jour utiliser cette méthode pour obtenir des informations en temps réel sur les tendances en matière de santé. Crédit :Eric Francavilla / PNNL 
Les tendances de santé publique sur les réseaux sociaux sont plus nuancées que la recherche de pics de « je me sens malade » ou de « grippe ». Pour vraiment exploiter cette source de données publiques, les chercheurs du PNNL ont cherché à comprendre les modèles de comportement différent des gens sur les réseaux sociaux lorsqu'ils sont malades. Les chercheurs ont découvert l'expression d'opinions et d'émotions comme un signal potentiel sur Twitter, comme indiqué dans le journal Science des données de l'EPJ .
"Les opinions et les émotions sont présentes dans chaque tweet, indépendamment du fait que l'utilisateur parle de sa santé, " a déclaré Svitlana Volkova, un scientifique des données au PNNL et auteur principal de l'étude. "Comme un battement de coeur numérique, nous découvrons comment les changements dans ce comportement sont liés aux tendances de la santé dans une communauté. »
De millions de tweets anonymes, un battement de coeur numérique
À une époque où les entreprises exploitent les informations des comptes de médias sociaux à des fins de publicité ciblée et de gain financier, les chercheurs du PNNL ont demandé comment ils pourraient utiliser ces données au profit du public. L'un de ces domaines est la santé publique. Il faut des semaines aux agents de santé pour découvrir les tendances de la grippe de manière traditionnelle :en surveillant le nombre de personnes malades qui visitent les cliniques. En découvrant les tendances en temps réel, les médias sociaux pourraient être la solution qui change la donne que les agents de santé publique recherchent.
Mais les tweets peuvent-ils remplacer un examen de santé pour détecter une augmentation de la grippe ou d'autres menaces pour la santé ? Les recherches de Volkova le suggèrent.
L'équipe de recherche a étudié 171 millions de tweets d'utilisateurs associés à l'armée américaine pour déterminer si les opinions et les émotions qu'ils expriment reflètent les visites chez le médecin pour des maladies de type grippal. Ils ont comparé les utilisateurs militaires et civils de 25 sites aux États-Unis et de 6 sites internationaux pour voir si ce modèle varie en fonction du lieu ou de l'affiliation militaire.
Pour la confidentialité, les tweets utilisés dans cette étude ont été anonymisés. L'objectif de la recherche est de découvrir les tendances généralisées de la santé publique, ne pas diagnostiquer l'état de santé des utilisateurs individuels.
Globalement, ils ont découvert que le comportement des gens variait considérablement selon le lieu et le groupe. Par exemple, les tweets des populations militaires ont tendance à contenir des opinions plus négatives et moins positives, ainsi que des émotions accrues de tristesse, peur, dégoût et colère. Cette tendance est vraie quelle que soit la santé.
La ligne de base est floue, et cela ne devrait pas être une surprise. Les gens se comportent différemment en fonction du monde qui les entoure immédiatement. À cette fin, les chercheurs ont identifié des modèles d'opinion et d'émotion dépendant de l'emplacement qui sont en corrélation avec les visites médicales pour des maladies de type grippal. Et une tendance générale est apparue :les opinions neutres et la tristesse ont été exprimées le plus pendant les périodes de forte morbidité pseudo-grippale. Pendant les périodes de faible maladie, avis positif, la colère et la surprise s'exprimaient davantage.
Prochain, l'équipe de recherche étudiera si ces comportements peuvent être utilisés pour prédire un changement dans les tendances de la santé avant qu'ils ne se produisent. Si cette méthode fonctionne en temps réel, les agents de santé publique pourraient se projeter dans l'avenir en demandant « Comment se sentent vos tweets ? »
