文献

J-GLOBAL ID：201702215211708740   整理番号：17A1397970

ジカ熱の捕捉:ツイッター上での追跡健康誤情報のためのクラウドソーシングと機械学習の応用【Powered by NICT】

Catching Zika Fever: Application of Crowdsourcing and Machine Learning for Tracking Health Misinformation on Twitter

著者 (2件)： Ghenai Amira ,  Mejova Yelena
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICHI  ページ： 518  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2016年2月では,世界保健機関が国際関心の公衆衛生緊急事態をジカ発生を宣言した。は先天性異常を引き起こす可能性がある証拠,および最悪の影響を受けた国,ブラジルで近づいている夏季オリンピック化に伴って,ウイルスはソーシャルメディアに及ぼす火災を捕獲した。本研究では,著者らは,ツイッター上の健康問題の周辺の誤情報を追跡するためのツールの構築における事例研究としてジカ用いた。は世界保健機関とSnopes事実検査ウェブサイトにより概説されたジカ発生と軌道噂に関する一千三百万以上のツイートを収集した。,健康専門家,クラウドソーシング,および機械学習を組み込んだツールパイプラインは,世界中の健康関連噂,信頼できる健康組織による清澄化キャンペーンを捉えることを可能にした。噂関連トピックのバースト挙動を発見し,一度疑問話題が検出され,それは自動化されている技術を用いた噂軸受ツイートを同定できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 火災 ,  公衆衛生 ,  自動化 ,  *機械学習 ,  事例研究 ,  ブラジル連邦共和国 ,  世界保健機関 ,  夏
準シソーラス用語： Webサイト ,  健康問題 ,  ソーシャルメディア ,  オリンピック ,  *クラウドソーシング ,  *健康 ,  *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： ジカ熱 ,  捕捉 ,  ツイッター ,  追跡 ,  クラウドソーシング ,  機械学習 ,  応用