由乔·奥康奈尔
战斗时的疾病在21世纪,大数据正在成为不可或缺的武器。这场战争的最前沿是世界知名的网络科学家亚历桑德罗·Vespignani,谁在使用大数据来预测流感大流行的发展。
Vespignani,斯特恩伯格家族著名大学的物理学教授,计算机科学,健康科学东北,最近讨论了他的方法暴徒实验室使用所有类型的数据从飞行模式,手机信息来确定疾病的传播。
他说周一下午,在雷神圆形剧场,是“思想问题:NUterm教员系列讲座。”系列功能每周报告从上教师学者讨论他们的研究和研究创新,新发现,和及时的全球重要性的话题。
这里有五个事情我们从Vespignani的讲座:
在微观层面上
最好的方法开发一个模型,项目未来趋势,Vespignani解释说,是看一个系统在微观尺度上。遵循一个individual-where白天她,有她,与她vespignani交互和网络的科学家们可以创建一个大规模模拟进化的疾病。
交通大大改变了疾病的传播
黑死病在欧洲蔓延开来时在14世纪,它唯一的移动是通过贸易感染者前往附近的村庄。Vespignani说,创建了一个“波”展示了疾病传播速度在不同基于人们旅行。
如今,由于飞机、火车等运输方式,流行的“非典”爆发在2000年代早期旅行更快和点对点的通量。
行为变化是一个重大的障碍
Vespignani说,人类行为发展中准确预测模型是一个重要的障碍。一旦疾病开始蔓延,人类改变日常行为来避免感染,影响预测的准确性。
”在美国这样的地方行为会改变如此显著,我们的模型可能会努力得到一些现实的反馈系统中,”Vespignani解释道。“你这个循环需要密切的预测系统是影响你需要预测的一部分。”
不仅仅是预测疾病
关闭他的谈话,Vespignani解释说,他的实验室的预测模型也可用于其他系统。他说,在今天的社会思想和政治偏好可以通过社交媒体传播,就像通过自然传播的疾病。
”每件事都有一个扩散过程,“Vespignani指出,“当我们看蔓延的过程,而不是遵循个体我们遵循事件。”
扑杀从大数据
期间与观众问答,Vespignani被要求描述他的策略从山上扑杀数据可用的信息。他指出,这取决于科学家提出的问题。“没有配方,”他说。“你真的必须弄明白通过案件。”
