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RE: [BME, 역학, Intro] 네트워크를 활용한 질병 유행의 예측: 개괄
Google Flu Trends가 예측이 높다고는 생각되지 않네요.
실제 가짜뉴스처럼 어떤 공포와 영향력 있는 누군가에 발언으로 검색되는 양이 급속도로 늘어날 수 있기 때문에 약간 부정적인 생각이 되네요.
Google Flu Trends가 예측이 높다고는 생각되지 않네요.
실제 가짜뉴스처럼 어떤 공포와 영향력 있는 누군가에 발언으로 검색되는 양이 급속도로 늘어날 수 있기 때문에 약간 부정적인 생각이 되네요.
네. 정확히 보셨습니다. Google Flu Trend 자체는 예측이 그리 높지 않습니다.
사실 이러한 영향은 인과관계와 상관관계의 차이로도 볼 수 있습니다. 이러한 예측을 할 때에는 1) 독감에 걸렸거나 독감 증상이 있는 사람이 2) 증상의 발현이 존재하여 관련 키워드를 검색한다 라는 1 -> 2 로 이어지는 인과관계를 가정하게 되는데, 만약에 어떠한 독감 혹은 독감과 유사한 질병에 대한 공포가 확산되거나 미디어에서 이에 대해 경각심을 불러일으키는 캠페인이 존재하면, 1) 미디어에 노출된 사람 중 관심 있는 사람이 2) 독감과 관련된 정보를 검색한다 라는 식으로 변모하기 때문에 이를 구분해내는 것이 어렵습니다.
그래서 최근 연구는,
이러한 식의 방안을 내세우고 있습니다.
그리고 구글에서는 가짜 뉴스에 대해서, 검색을 어떻게 하면 개선할 수 있을까 고민하고 있기도 합니다. Google tweaks Search to help combat ‘fake news’
https://techcrunch.com/2017/04/25/google-tweaks-search-to-help-combat-fake-news/