Un nouvel outil d'apprentissage automatique, développé par des informaticiens de l'Université de l'Alberta, passe au crible des millions de messages Twitter pour aider à comprendre les tendances en matière de santé et de bien-être en Alberta et partout au Canada.

"Nous utilisons l'apprentissage automatique pour déterminer l'emplacement auquel les tweets se réfèrent, la dimension de la santé à laquelle ils sont liés, et les émotions exprimées dans chaque tweet, " a déclaré l'U d'un informaticien Osmar Zaiane.

« Si nous pouvons le faire correctement, nous pouvons mieux comprendre ce que c'est que de vivre dans un endroit particulier, en termes de santé et de bien-être."

L'outil, appelé Grèbe, exploite la puissance de l'apprentissage automatique pour faciliter le travail des réseaux de surveillance de la santé de l'Agence de la santé publique du Canada et des Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis, qui reposent généralement sur des données compilées à partir d'auto-évaluations ou d'informations provenant de prestataires de soins de santé tels que les cabinets de médecins et les hôpitaux.

« Les experts en santé publique sont intéressés à savoir ce qui se passe dans une ville ou une province en particulier, " a déclaré Zaiane. " Bien que les enquêtes soient des formes utiles de collecte d'informations, les auto-évaluations peuvent également être peu fiables ou inexactes. Ce type d'outil permet aux experts en santé publique d'étudier le comportement des personnes en plus de leurs auto-évaluations."

Les scientifiques ont utilisé l'apprentissage automatique pour identifier six dimensions de la santé :physique, émotif, professionnel, social, spirituel et intellectuel, ainsi que les émotions exprimées dans chaque tweet et l'emplacement pertinent. Le projet a débuté à Edmonton, a ensuite été élargi pour inclure toute l'Alberta et a depuis été appliqué à toutes les provinces canadiennes.

"L'outil permet aux experts de passer par un autre média, en l'occurrence Twitter, pour vérifier les tendances qu'ils ont trouvées ailleurs, comme par le biais d'enquêtes, ainsi que de vérifier d'autres recherches, " dit Zaine.

« Notre objectif n'était pas de trouver les tendances elles-mêmes. notre objectif était de construire un outil qui permettra aux professionnels de la santé publique et aux sociologues d'analyser ces tendances."

Une fois terminé, Grebe sera mis à la disposition du public ainsi que d'autres chercheurs en libre accès.

L'étude, « Prédiction de contexte dans le Web social à l'aide de l'apprentissage automatique appliqué :une étude sur les tweeters canadiens, " a été présenté à la conférence internationale IEEE/WIC/ACM 2018 sur l'intelligence Web.