Forecasting infectious disease outbreak risks from vaccine sentiments on social media: A data-driven dynamical systems approach
Notice bibliographique
Résumé
Early warning signals are vital in predicting critical transitions in complex dynamical systems. For behavioral epidemiology systems in particular, this includes shifts in vaccine sentiments that may precede disease outbreaks. Conventional statistical indicators, such as variance and lag-1 autocorrelation, often struggle in noisy environments and may fail in real-world scenarios. In this study, we leveraged universal signals of critical slowing down to train deep learning classifiers, specifically using long short-term memory (LSTM) and residual neural network (ResNet) architectures, for detecting early warning signals in disease-related social media time series. These classifiers were trained on simulated data from a stochastic coupled behavior-disease model with additive Lévy noise, a non-Gaussian noise that better reflects the heavy-tailed nature of real-world fluctuations. Our results show that these classifiers consistently outperform conventional indicators in both sensitivity and specificity on theoretical data while delivering quantitatively clear results that are easier to interpret on empirical data. Integrating deep learning with real-time social media monitoring offers a powerful tool for preventing disease outbreaks through proactive public health interventions.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».