Infodemics surveillance system to detect and analyze health misinformation using big data and AI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Health misinformation disseminated on social media detrimentally affects the public's reactions toward public health measures. This has led to costly and harmful public health crises. Due to a lack of a comprehensive expert system that collects and analyzes large volumes of social media data, public health officials are incapable of mitigating health misinformation trends online. This study aimed to remedy this by designing and developing a big data pipeline and ecosystem (Health Misinformation Analysis System (HMAS)) capable of identifying and analyzing health misinformation online. Methods The HMAS system relies on Python, Elastic Stack, and the Twitter V2 API as the main technologies forming the backbone of the system. It comprises of five main components: (1) Data Extraction Framework (DEF); (2) Latent Dirichlet Allocation Topic Model; (3) Sentiment Analyzer; (4) Misinformation Classifier; (5) Elastic Cloud Deployment. Components 1-4 are hosted on a virtual machine with low computing and memory requirements. Through the DEF, HMAS extracts data from the Twitter V2 API. The HMAS expert system uses pre-trained models to perform automatic health misinformation analysis. The analyzed data are loaded and visualized in Elastic Cloud through dashboards and analytics. Results The HMAS system performance is accurate and efficient. It has been successfully utilized by independent investigators to extract significant insights, including a fluoride-related health misinformation use case, which analyzed data from 2015 to 2021. Moreover, HMAS has been applied to a vaccine hesitancy use case (2007-2022) and a heat-related illnesses use case (2011-2022). Conclusions The novel HMAS expert system can potentially aid public health officials globally to detect and analyze concerning trends in health misinformation online. This system can also grow to integrate social media data from several platforms for multiplatform analysis and support non-Western language content. Key messages • The novel HMAS pipeline can collect, detect, and analyze the rapidly increasing amounts of misinformation proliferating on social media related to a particular topic or set of related topics. • Identifying and monitoring health misinformation trends prevalent on social media through analytics dashboards and anomaly/risk detection alerts can lead to prompt governmental intervention.
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 | 0,038 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».