Quand nos requêtes aident à tracer les évolutions de la grippe

La grippe en Georgie...Google vient de dévoiler un outil expérimental, baptisé Google Flu Trends, capable de tracer l’intensité et l’étendu des fluctuations de la grippe à travers les Etats-Unis, simplement en observant les requêtes sur ce sujet des utilisateurs de son moteur de recherche. Google Flu Trends s’appuie sur un constat simple : avant d’aller chez le docteur, nombre d’internautes ont tendance à chercher des informations sur les symptômes qu’ils ressentent. L’outil de Google se contente d’agréger les données relatives à la grippe tapées par les internautes dans son moteur et à les géolocaliser comme il le propose sur Google Insight, le service d’analyse des requêtes des internautes. Le Center for Disease Control (Centre de Contrôle des maladies) américain produit également ce type d’information, mais, le temps qu’il récupère l’information sur les poussées de la grippe provenant des médecins et hôpitaux, les cartes sont disponibles une dizaine de jours plus tard. « Nous avons trouvé qu’il y avait une grande proximité entre la fréquence de ces requêtes et le nombre de personnes qui font l’expérience des symptômes de la grippe chaque semaine », expliquent Jeremy Ginsbert et Matt Mohebii de Google, les créateurs du modèle de prédiction temps réel. « La grippe a une très courte période d’incubation », explique Lyn Finelli, responsable de la surveillance de la grippe au CDC, d’où le besoin de prévenir très tôt les poussées de la maladie.

D’autres systèmes existent encore comme HealthMap, qui permet de cartographier des informations de santé pour montrer comment se répandent des maladies. L’idée d’exploiter l’intelligence des traces que les gens laissent derrière eux n’est pas nouveau, rappelle le chercheur du MIT Nathan Eagle à la Technology Review, qui a étudié comment se une maladie se répand dans la population en suivant des étudiants par GPS. Pour Nathan Eagle, l’exemple montre bien comment nos données seront exploitées à l’avenir. « Au bout du compte, ce type de données donne une vision de la vie au 21e siècle. Nous pouvons les ignorer ou prétendre qu’elles n’existent pas, ou nous pouvons les utiliser, sans compromettre le respect de la vie privée, d’une manière qui puisse aider les gens »

Bien sûr, le système est encore à améliorer, notamment parce qu’il est possible qu’il soit sensible aux rumeurs : une rumeur de grippe peut également faire monter les requêtes sur Google, sans que la grippe ne soit là, tout comme la requête sur le terme « Flu » lié à un autre contexte – comme l’annonce de ce nouveau service – à certainement dû dérégler un instant les compteurs.

Mais il n’y a pas que la grippe dont on peut prédire l’impact en regardant le comportement des internautes. Bernardo Huberman, directeur du Laboratoire de calcul social d’HP a publié une intéressante étude rapporte CNET intitulée « Prévoir la popularité du contenu en ligne » (.pdf). Pour Bernardo Huberman, la popularité d’un contenu mis sur l’internet n’a rien d’aléatoire et peut-être prédit avec une certaine précision dès sa mise en ligne, explique l’Atelier. Selon la modélisation mise en place par l’équipe de Bernado Huberman, on peut déterminer dès les deux premières heures de sa publication sur Digg ou dès les premiers jours de publication sur Youtube, la popularité que devrait connaître un article ou une vidéo.

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1 commentaire

  1. Sur la prévisibilité d’un succès vidéo en ligne, l’Atelier signale une autre étude réalisée par Riley Crane qui distingue 3 types de contenus vidéos capables de rencontrer le succès et est capable, selon la courbe des visionnages, de prédire leur succès ou pas.

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