שיעורי החיסונים יורדים בקהילות רבות עקב מידע שגוי נרחב ומחלות שחוסלו או נשלטות בעבר כמו חצבת גוברים ברחבי ארצות הברית וקנדה.
חוקרים מאוניברסיטת ווטרלו פיתחו גישה חדשה שיכולה לעזור לפקידי בריאות הציבור לחזות היכן עלולות להתרחש התפרצויות. על ידי ניתוח פוסטים ברשתות החברתיות, השיטה מזהה סימנים מוקדמים להגברת הספקנות בחיסונים – אות אזהרה שעלול להופיע לפני שמחלה כלשהי מתחילה להתפשט.
"בטבע, יש לנו מערכות מדבקות כמו מחלות", אמר ד"ר כריס באוך, פרופסור למתמטיקה שימושית בווטרלו. "החלטנו להסתכל על דינמיקה חברתית כמו מערכת אקולוגית ולמדנו כיצד מידע שגוי יכול להתפשט באופן מדבק ממשתמש למשתמש דרך רשת מדיה חברתית".
הצוות אימן מודל למידת מכונה על הרעיון המתמטי של נקודת מפנה – הרגע שבו מערכת עוברת לפתע למצב חדש. "זה לא משנה אם אתה מסתכל על גופו של אדם עם התקף אפילפטי, או מערכת אקולוגית כמו אגם שמוצף על ידי אצות, או אובדן חסינות העדר בתוך אוכלוסייה", אמר באוך. "מבחינה מתמטית, יש מנגנון בסיסי משותף."
כדי לבחון את המודל שלהם, החוקרים ניתחו עשרות אלפי פוסטים פומביים ב-X (לשעבר טוויטר) מקליפורניה רגע לפני התפרצות חצבת גדולה ב-2014. שיטות מסורתיות – כמו פשוט ספירת ציוצים ספקניים – סיפקו מעט מאוד אזהרה לפני ההתפרצות.
"השיטות הרגילות של חיזוי התפרצות על ידי ניתוח סטטיסטי של ציוצים סקפטיים לא מספקות זמן רב לפני התפרצות", אמר באוך. "על ידי שימוש בתיאוריה המתמטית של נקודות מפנה, הצלחנו להשיג זמן אספקה גדול בהרבה ולזהות דפוסים בנתונים בצורה הרבה יותר יעילה". הם אימתו את הדיוק של שיטת "נקודת המפנה" על ידי השוואת דפוסי הפרסום בקליפורניה לאלה באזורים דומים בערך באותו זמן, שבהם לא התרחשו התפרצויות.
מחקר זה משקף את המחויבות של ווטרלו לחיזוק קבלת החלטות מבוססות ראיות ואמון הציבור במדע – מטרת ליבה של רשת העתידים החברתיים של האוניברסיטה ויוזמת TRuST החדשה שלה, המפגישה פילוסופים, מדעני מחשבים, מתקשרים ואתיקאים כדי להבין מדוע האמון במדע מתערער וכיצד לבנות אותו מחדש.
בזמן שנבדק תחילה ב-X, ניתן להתאים בקלות את הדגם עבור TikTok או Instagram; עם זאת, זה ידרוש יותר משאבי מחשוב כדי לנתח תמונות וסרטונים בהשוואה לפורמט המבוסס בעיקר על טקסט של X.
"בסופו של דבר, נרצה להפוך את זה לכלי עבור פקידי בריאות הציבור לנטר אילו אוכלוסיות נמצאות בסיכון הגבוה ביותר לנקודת מפנה", אמר באוך. "מתמטיקה יישומית יכולה להיות כלי כמותי רב עוצמה המסייע בחיזוי, ניטור וטיפול באיומים על בריאות הציבור."
