Making use of social media data in public health
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F12%3APU117031" target="_blank" >RIV/00216305:26230/12:PU117031 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Making use of social media data in public health
Popis výsledku v původním jazyce
Disease surveillance systems exist to offer an easily accessible "epidemiological snapshot" on up-to-date summary statistics for numerous infectious diseases. However, these indicator-based systems represent only part of the solution. Experiences show that they fail when confronted with agents that are new emerging like the agents causing the lung disease SARS in 2002. Further, due to slow reporting mechanisms, the time until health threats become visible to public health officials can be long. The M-Eco project provides an event-based approach to the early detection of emerging health threats. The developed technologies exploit content from social media and multimedia data as input and analyze it by sophisticated event-detection techniques to identifypotential threats. Alerts for public health threats are provided to the user in a personalized way.
Název v anglickém jazyce
Making use of social media data in public health
Popis výsledku anglicky
Disease surveillance systems exist to offer an easily accessible "epidemiological snapshot" on up-to-date summary statistics for numerous infectious diseases. However, these indicator-based systems represent only part of the solution. Experiences show that they fail when confronted with agents that are new emerging like the agents causing the lung disease SARS in 2002. Further, due to slow reporting mechanisms, the time until health threats become visible to public health officials can be long. The M-Eco project provides an event-based approach to the early detection of emerging health threats. The developed technologies exploit content from social media and multimedia data as input and analyze it by sophisticated event-detection techniques to identifypotential threats. Alerts for public health threats are provided to the user in a personalized way.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/7E10054" target="_blank" >7E10054: Medical EcoSystem-Personalized Event-Based Suveillance</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 21st international conference companion on World Wide Web
ISBN
978-1-4503-1230-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
243-246
Název nakladatele
Association for Computing Machinery
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Lyon
Datum konání akce
13. 8. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—