Using Application Programming Interfaces to Access Google Data for Health Research: Protocol for a Methodological Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals are increasingly turning to search engines like Google to obtain health information and access resources. Analysis of Google search queries offers a novel approach, which is part of the methodological toolkit for infodemiology or infoveillance researchers, to understanding population health concerns and needs in real time or near-real time. While searches predominantly have been examined with the Google Trends website tool, newer application programming interfaces (APIs) are now available to academics to draw a richer landscape of searches. These APIs allow users to write code in languages like Python to retrieve sample data directly from Google servers. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to describe a novel protocol to determine the top queries, volume of queries, and the top sites reached by a population searching on the web for a specific health term. The protocol retrieves Google search data obtained from three Google APIs: Google Trends, Google Health Trends (also referred to as Flu Trends), and Google Custom Search. METHODS: Our protocol consisted of four steps: (1) developing a master list of top search queries for an initial search term using Google Trends, (2) gathering information on relative search volume using Google Health Trends, (3) determining the most popular sites using Google Custom Search, and (4) calculating estimated total search volume. We tested the protocol following key procedures at each step and verified its usefulness by examining search traffic on birth control in 2017 in the United States. Two separate programmers working independently achieved similar results with insignificant variation due to sample variability. RESULTS: We successfully tested the methodology on the initial search term birth control. We identified top search queries for birth control, of which birth control pill was the most popular and obtained the relative and estimated total search volume for the top queries: relative search volume was 0.54 for the pill, corresponding to an estimated 9.3-10.7 million searches. We used the estimates of the proportion of search activity for the top queries to arrive at a generated list of the most popular websites: for the pill, the Planned Parenthood website was the top site. CONCLUSIONS: The proposed methodological framework demonstrates how to retrieve Google query data from multiple Google APIs and provides thorough documentation required to systematically identify search queries and websites, as well as estimate relative and total search volume of queries in real time or near-real time in specific locations and time periods. Although the protocol needs further testing, it allows researchers to replicate the steps and shows promise in advancing our understanding of population-level health concerns. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/16543.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».