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감염병 예측을 위한 소셜네트워크의 활용 : 인플루엔자를 중심으로

Other Titles
 (The) use of social network in outbreak projection for infectious disease 
Issue Date
2012
Description
보건정보관리학과/석사
Abstract
소셜네트워크(socialNetwork)는 전국선거 및 비즈니스마케팅으로 분야로 적용되었다. 그러나 국가적인 차원에서의 감염병예측에는 활용되지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 트위터의 데이터를 활용하여 감염병예측시스템을 개발하는 것에 있다. 특히 인플루엔자의 발생예측을 위한 ARIMA모델은 2012년 1월~5월까지의 여섯달의 트위터데이터를 사용하여, 2012년의 데이터와 예측데이터, 실제 인플루엔자 데이터 간의 상관 분석의 통해 검증되어 개발되었다. 또한 동일한 트위터 데이터와 2011년 5월~12월까지의 구글데이터를 추가하여 이용한 유사한 모델을 개발하였다. 마지막으로 감염병예측시스템은 이러한 모델을 바탕으로 개발하였다.이에 대한 결과로 2012년의 트위터데이터모델의 상관계수는 0.696(P<0.001)이었으며, R2값은 0.84이었으며ljung-box값은 0.935이었다. 이모델을 통해 상승과 하락에 대해 예측해보았을 때, 상승과 하락의 유형은 실제 인플루엔자와 비슷함을 알 수 가 있었다. 트위터데이터와 구글데이터를 결합한 데이터를 통한 ARIMA를 통한 예측을 해보았으며, 이 경우에는 기존의 예측모델보다 8% 높은 설명력을 가졌으며, 예측그래프 또한 상승과 하락의 값의 차이는 있었지만, 상승과 하락그래프의 같은 유형을 보였다. 또한, 트위터 데이터와 구글데이터를 결합한 모델의 R2값은 0.92로 트위터모델보다 좀 더 나은 설명력을 가졌다.결론적으로 트위터의 데이터를 통해서 감염병예측에 활용도에 대해서는 타당성을 가지는 것으로 나타났다. 이에 본 연구결과를 토대로 실제업무에 적용할수있도록 세가지 전략을 제안하자면, 데이터의 지속적인 구축, 체계적인 조직화, 시스템의 지속적인 개발이다. 하지만 본 연구에서 트위터데이터의 수집기간의 제한과 트위터데이터 이용자의 제한, 트위터데이터의 정보과다로 인한 문제점 등이 한계점이다. 그러므로 차후에는 데이터의 지속적인 수집과, 데이터필터링 등을 통하여, 정확한 감염병예측을 위한 연구가 필요하다.
URI
http://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/134329
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2. 학위논문 > 4. Graduate School of Public Health (보건대학원) > 석사
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