Social Web sagt Krankheitsausbrüche vorher
Mathematisches Modell von Forschern der University of Waterloo erkennt Impfskepsis früher
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Social Web: Posts warnen vor Kipppunkt bei Krankheitsausbreitung (Foto: pixabay.com, Gerd Altmann) |
Waterloo (pte015/18.11.2025/10:30)
Die Impfquoten fallen vielfach aufgrund von weitverbreiteten Falschinformationen - nicht zuletzt über Social-Media-Portale. Aus diesem Grund haben Forscher der University of Waterloo einen neuen Ansatz zur Vorhersage entwickelt, wo Ausbrüche als nächstes auftreten. Möglich macht dies eine Analyse von Beiträgen im Social Web. Die neue Methode erkennt frühe Anzeichen einer zunehmenden Impfskepsis und warnt damit vor der Ausbreitung einer Krankheit wie Masern und Co.
Kipppunkt alles entscheidend
Laut Forschungleiter Chris Bauch gibt es in der Natur ansteckende Systeme wie Krankheiten. "Wir haben die Gruppendynamik wie ein Ökosystem untersucht und analysiert, wie sich Fake News über Ansteckung von einem User auf den anderen übertragen."
Das Team hat ein Machine-Learning-Modell trainiert - basierend auf dem mathematischen Konzept eines Kipppunkts. Damit gemeint ist jener Moment, an dem ein System plötzlich in einen neuen Zustand übergeht. Details sind in "Mathematical Biosciences and Engineering" publiziert.
Mathematik macht Unterschied
Bauch zufolge spielt dabei keine Rolle, ob es sich um Anfälle bei Epilepsie oder ein ökologisches System handelt. Mathematisch gesehen gebe es einen gemeinsamen zugrundeliegenden Mechanismus. Die Forscher haben ihr Modell an zehntausenden öffentlichen Postings auf X getestet. Diese stammten aus Kalifornien und wurden kurz vor dem großen Masernausbruch 2014 gepostet. Traditionelle Zählverfahren skeptischer Tweets konnten vor einem Ausbruch nicht warnen.
Mit dem Konzept des Kipppunkts lässt sich eine deutlich längere Vorlaufzeit erreichen. Muster in den Daten sind laut den Experten zudem wirksamer nachweisbar. Die Genauigkeit des Konzepts wurde durch den Vergleich der Posting-Muster aus Kalifornien mit vergleichbaren Regionen zur gleichen Zeit überprüft. Das Verfahren könnte dem Gesundheitswesen helfen. Ziel dabei ist es zu überwachen, bei welchen Populationen das höchste Risiko des Erreichens eines Kipppunkts besteht.
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