Uma nova ferramenta de aprendizado de máquina, desenvolvido por cientistas da computação da Universidade de Alberta, analisa milhões de postagens no Twitter para ajudar a entender as tendências de saúde e bem-estar em Alberta e em todo o Canadá.

"Usamos o aprendizado de máquina para determinar a que localização os tweets se referem, a dimensão da saúde a que se relacionam, e as emoções expressas em cada tweet, "disse o cientista de computação Osmar Zaiane.

"Se pudermos fazer isso corretamente, podemos entender melhor como é viver em um determinado lugar, em termos de saúde e bem-estar. "

A ferramenta, chamado Grebe, aproveita o poder do aprendizado de máquina para auxiliar o trabalho das redes de monitoramento de saúde da Agência de Saúde Pública do Canadá e dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA, que geralmente dependem de dados compilados de autorrelatos ou informações de prestadores de serviços de saúde, como consultórios médicos e hospitais.

"Especialistas em saúde pública estão interessados ​​em saber o que está acontecendo em uma determinada cidade ou província, "disse Zaiane." Embora as pesquisas sejam formas úteis de coleta de informações, auto-relatos também podem ser não confiáveis ​​ou imprecisos. Esse tipo de ferramenta permite que especialistas em saúde pública estudem o comportamento das pessoas, além de seus autorrelatos. "

Os cientistas usaram o aprendizado de máquina para identificar seis dimensões da saúde - física, emocional, ocupacional, social, espiritual e intelectual, bem como as emoções expressas em cada tweet e o local relevante. O projeto começou em Edmonton, foi então expandido para incluir toda Alberta e, desde então, foi aplicado a todas as províncias canadenses.

"A ferramenta permite que os especialistas usem outro meio - neste caso o Twitter - para verificar as tendências que encontraram em outro lugar, como por meio de pesquisas, além de verificar outras pesquisas, "disse Zaine.

"Nosso objetivo não era encontrar as próprias tendências. Em vez disso, nosso objetivo era construir uma ferramenta que permitirá que profissionais de saúde pública e sociólogos analisem essas tendências. "

Depois de concluído, O Grebe será disponibilizado ao público e também a outros pesquisadores em acesso aberto.

O estudo, "Context Prediction in the Social Web Using Applied Machine Learning:A Study of Canadian Tweeters, "foi apresentado na Conferência Internacional IEEE / WIC / ACM 2018 sobre Web Intelligence.