Quand Twitter prévient les épidémies de grippe

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Des chercheurs travaillent sur des algorithmes capables de modéliser les épidémies de grippe en fonction des tweets des utilisateurs. Il s'agit de cartographier en temps réel la propagation de la maladie et créer des seuils d'alertes.

Twitter était déjà devenu un outil indispensable pour les geeks et adeptes d'actualité en continue. Il pourrait désormais devenir un instrument de prévention sanitaire. Des chercheurs de l'université Johns Hopkins à Baltimore (Etats-Unis), ont conçu en collaboration avec des équipes d'informaticiens un système de suivi de l'épidémie de grippe en utilisant le site de micro-blogging.

Grâce à un algorithme fondé sur des recherches sémantiques, passant en revue 5000 tweets à la minutes, le système est capable de cartographier la propagation de la maladie aux Etats-Unis, en temps réel. Il est capable de différencier les tweets d'utilisateurs déclarant être contaminés par la grippe de ceux qui disent craindre de tomber malade, par exemple.

Un "échantillon" de 10 millions d'utilisateurs

De son côté, le professeur Christophe Giraud-Carrier travaille sur un projet similaire à l'université Brigham Young près de Salt Lake City. Les premiers résultats de son étude ont été publiés dans The Journal of Medical Internet Research. Son étude a analysé plus de 24 millions de tweets en provenance d'un "échantillon" de 10 millions d'utilisateurs. "Une des choses que nous montre cette étude, c'est que la distribution de tweets est à peu près similaire à la distribution de la population, ce qui nous donne une bonne représentation du pays", explique-t-il. Cet échantillon peut constituer un instrument d'alerte en fonction des symptômes décrits par les utilisateurs: fièvre, nausées, toux...

Un outil de prévention des épidémies

Pour les chercheurs, Twitter apporte un véritable plus par rapport aux études épidémiologiques traditionnelles des autorités sanitaires. L'information est en temps réel, et les seuils d'alertes peuvent être rapidement communiqués aux populations exposées, ce qui permettrait de limiter les effets de contagion.

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