Scraping social media photos posted in Kenya and elsewhere to detect and analyze food types

Monitoring population-level changes in diet could be useful for education and for implementing interventions to improve health. Research has shown that data from social media sources can be used for monitoring dietary behavior. We propose a scrape-by-location methodology to create food image datasets from Instagram posts. We used it to collect 3.56 million images over a period of 20 days in March 2019. We also propose a scrape-by-keywords methodology and used it to scrape ∼30,000 images and their captions of 38 Kenyan food types. We publish two datasets of 104,000 and 8,174 image/caption pairs, respectively. With the first dataset, Kenya104K, we train a Kenyan Food Classifier, called KenyanFC, to distinguish Kenyan food from non-food images posted in Kenya. We used the second dataset, KenyanFood13, to train a classifier KenyanFTR, short for Kenyan Food Type Recognizer, to recognize 13 popular food types in Kenya. The KenyanFTR is a multimodal deep neural network that can identify 13 types of Kenyan foods using both images and their corresponding captions. Experiments show that the average top-1 accuracy of KenyanFC is 99% over 10,400 tested Instagram images and of KenyanFTR is 81% over 8,174 tested data points. Ablation studies show that three of the 13 food types are particularly difficult to categorize based on image content only and that adding analysis of captions to the image analysis yields a classifier that is 9 percent points more accurate than a classifier that relies only on images. Our food trend analysis revealed that cakes and roasted meats were the most popular foods in photographs on Instagram in Kenya in March 2019.Accepted manuscrip

The Extent and Coverage of Current Knowledge of Connected Health: Systematic Mapping Study

Background: This paper examines the development of the Connected Health research landscape with a view on providing a historical perspective on existing Connected Health research. Connected Health has become a rapidly growing research field as our healthcare system is facing pressured to become more proactive and patient centred. Objective: We aimed to identify the extent and coverage of the current body of knowledge in Connected Health. With this, we want to identify which topics have drawn the attention of Connected health researchers, and if there are gaps or interdisciplinary opportunities for further research. Methods: We used a systematic mapping study that combines scientific contributions from research on medicine, business, computer science and engineering. We analyse the papers with seven classification criteria, publication source, publication year, research types, empirical types, contribution types research topic and the condition studied in the paper. Results: Altogether, our search resulted in 208 papers which were analysed by a multidisciplinary group of researchers. Our results indicate a slow start for Connected Health research but a more recent steady upswing since 2013. The majority of papers proposed healthcare solutions (37%) or evaluated Connected Health approaches (23%). Case studies (28%) and experiments (26%) were the most popular forms of scientific validation employed. Diabetes, cancer, multiple sclerosis, and heart conditions are among the most prevalent conditions studied. Conclusions: We conclude that Connected Health research seems to be an established field of research, which has been growing strongly during the last five years. There seems to be more focus on technology driven research with a strong contribution from medicine, but business aspects of Connected health are not as much studied

Ethical Issues in AI-Enabled Disease Surveillance: Perspectives from Global Health

Infectious diseases, as COVID-19 is proving, pose a global health threat in an interconnected world. In the last 20 years, resistant infectious diseases such as severe acute respiratory syndrome (SARS), Middle East respiratory syndrome (MERS), H1N1 influenza (swine flu), Ebola virus, Zika virus, and now COVID-19 have been impacting global health defences, and aggressively flourishing with the rise of global travel, urbanization, climate change, and ecological degradation. In parallel, this extraordinary episode in global human health highlights the potential for artificial intelligence (AI)-enabled disease surveillance to collect and analyse vast amounts of unstructured and real-time data to inform epidemiological and public health emergency responses. The uses of AI in these dynamic environments are increasingly complex, challenging the potential for human autonomous decisions. In this context, our study of qualitative perspectives will consider a responsible AI framework to explore its potential application to disease surveillance in a global health context. Thus far, there is a gap in the literature in considering these multiple and interconnected levels of disease surveillance and emergency health management through the lens of a responsible AI framework

Smartphone Apps for the Treatment of Mental Disorders: Systematic Review

Background: Smartphone apps are an increasingly popular means for delivering psychological interventions to patients suffering from a mental disorder. In line with this popularity, there is a need to analyze and summarize the state of the art, both from a psychological and technical perspective. Objective: This study aimed to systematically review the literature on the use of smartphones for psychological interventions. Our systematic review has the following objectives: (1) analyze the coverage of mental disorders in research articles per year; (2) study the types of assessment in research articles per mental disorder per year; (3) map the use of advanced technical features, such as sensors, and novel software features, such as personalization and social media, per mental disorder; (4) provide an overview of smartphone apps per mental disorder; and (5) provide an overview of the key characteristics of empirical assessments with rigorous designs (ie, randomized controlled trials [RCTs]). Methods: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines for systematic reviews were followed. We performed searches in Scopus, Web of Science, American Psychological Association PsycNET, and Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, covering a period of 6 years (2013-2018). We included papers that described the use of smartphone apps to deliver psychological interventions for known mental disorders. We formed multidisciplinary teams, comprising experts in psychology and computer science, to select and classify articles based on psychological and technical features. Results: We found 158 articles that met the inclusion criteria. We observed an increasing interest in smartphone-based interventions over time. Most research targeted disorders with high prevalence, that is, depressive (31/158,19.6%) and anxiety disorders (18/158, 11.4%). Of the total, 72.7% (115/158) of the papers focused on six mental disorders: depression, anxiety, trauma and stressor-related, substance-related and addiction, schizophrenia spectrum, and other psychotic disorders, or a combination of disorders. More than half of known mental disorders were not or very scarcely (<3%) represented. An increasing number of studies were dedicated to assessing clinical effects, but RCTs were still a minority (25/158, 15.8%). From a technical viewpoint, interventions were leveraging the improved modalities (screen and sound) and interactivity of smartphones but only sparingly leveraged their truly novel capabilities, such as sensors, alternative delivery paradigms, and analytical methods. Conclusions: There is a need for designing interventions for the full breadth of mental disorders, rather than primarily focusing on most prevalent disorders. We further contend that an increasingly systematic focus, that is, involving RCTs, is needed to improve the robustness and trustworthiness of assessments. Regarding technical aspects, we argue that further exploration and innovative use of the novel capabilities of smartphones are needed to fully realize their potential for the treatment of mental health disorders

Évaluation de la performance d'un système de recouvrement monocouche avec nappe surélevée pour la restauration d'un parc à résidus miniers abandonné

La production de drainage minier acide dans les parcs à résidus miniers abandonnés peut causer des dommages environnementaux sévères. Les résidus peuvent dans certains cas générer des contaminants pendant des centaines, voire des milliers d’années si aucune action n’est entreprise pour les contrôler. Des pH acides et des eaux très chargées en ions tels le fer, les sulfates et souvent d’autres métaux et métalloïdes sont retrouvés sur certains sites abandonnés ayant produit extensivement du drainage minier acide durant plusieurs décennies. Des mesures de restauration peuvent être appliquées pour contrôler la production de drainage minier acide, dont les principales sont l’implantation d’un recouvrement en eau, d’une nappe phréatique surélevée combinée à un recouvrement monocouche ou d’une couverture à effets de barrière capillaire. Le site minier abandonné Manitou (1942-1979) possède un parc à résidus qui produit du drainage minier acide riche en sulfates, en fer et en zinc. La restauration des zones basses du site (d’épanchement) consiste à mettre en place une nappe phréatique surélevée combinée à une couverture monocouche constituée de résidus fins et non générateurs de drainage contaminé provenant de la mine Goldex. La performance de cette technique se base sur le maintien de la nappe phréatique près de la surface des résidus réactifs afin de conserver les résidus saturés et de restreindre l’apport d’oxygène qui alimente les réactions d’oxydation des sulfures. Cependant, plusieurs incertitudes sont liées à la performance de la restauration du site à limiter la production de contaminants en raison de l’émergence de la technique utilisée et de la production extensive de drainage minier acide s’étant produite sur le site durant une longue période de temps. La présente étude consiste à évaluer la performance sur le terrain de la technique de la nappe phréatique surélevée combinée à un recouvrement monocouche. On a vérifié à l’aide d’un modèle numérique l’effet de la variation de différents paramètres sur le comportement hydrogéologique du site en lien avec la performance de la technique de restauration. De plus, le comportement hydrogéologique et la migration de l’oxygène ont été évalués sur le terrain La qualité de l’eau a aussi été suivie sur le terrain et déterminer les principaux phénomènes géochimiques influençant la qualité de l’eau après la restauration. Les trois chapitres du corps de la thèse portent respectivement sur ces trois aspects. Un modèle numérique représentatif du parc 2 du site Manitou a été développé. Ce modèle a été utilisé pour effectuer des simulations hydrogéologique du site. Le calage du modèle a été effectué avec les résultats de niveaux phréatiques mesurés sur trois ans à treize endroits sur le site. Les simulations ont permis d’évaluer l’effet de la variation de certaines propriétés des matériaux mesurées sur le terrain, telles la conductivité hydraulique saturée, la porosité et la distribution granulométrique. Des écarts entre les niveaux phréatiques simulés par rapport à ceux du scénario de base (qui représente les mesures terrain) ont été observés surtout dans les cas où les matériaux du recouvrement sont lâches ou grossiers. Des réponses à long terme des niveaux phréatiques ont aussi été simulées selon les données climatiques normales, en simulant des périodes de sécheresse récurrentes et selon les changements climatiques anticipés. Les mesures terrain et les résultats de simulation du climat normal montrent une zone à l’ouest du site avec des niveaux phréatiques pouvant être sous l’interface entre les résidus et le recouvrement en été. Cette zone est accrue lors de périodes de sécheresse et selon un scénario de changements climatiques simplifiés. Le comportement hydrogéologique et de migration de l’oxygène a aussi été suivi sur le terrain d’août 2012 à août 2015. Treize stations instrumentées ont été mises en place avec de l’équipement pour mesurer le niveau phréatique, les teneurs en eau volumiques et les succions dans le recouvrement, les concentrations d’oxygène interstitiel à différentes profondeurs dans le recouvrement et la consommation d’oxygène. Les mesures de teneurs en eau, de succions et de niveaux piézométriques ont montré que les niveaux phréatiques varient saisonnièrement et se retrouvent souvent dans les résidus réactifs dans une zone à l’ouest du site en été. Les cinquante centimètres inférieurs du recouvrement demeurent cependant toujours près de la saturation en eau. La migration de l’oxygène a été évaluée par les mesures de concentrations d’oxygène interstitiel gazeux dans le recouvrement et les essais de consommation d’oxygène. Les flux d’oxygène atteignant les résidus Manitou ont été déterminés par des méthodes numériques et analytiques. Leur moyenne annuelle au cours de la période à l’étude est selon l’endroit sur le site de 3 × 10-6 à 2 g/m2/an. Ces valeurs sont au moins un ordre de grandeur inférieur aux critères généralement appliqués sur les parcs à résidus pour contrôler la production de drainage minier acide. La qualité de l’eau interstitielle a aussi été suivie d’août 2012 à août 2015. Des pH près de la neutralité ont été mesurés, alors que des pH acides étaient observés avant les travaux de restauration. Les concentrations de cuivre sont aussi négligeables par rapport à des concentrations jusqu’à 235 mg/L mesurées avant les travaux de restauration. Cependant, les concentrations de fer demeurent élevées (majoritairement de 100 à 2000 mg/L) et stables, tandis que les concentrations de zinc sont aussi élevées (0,3 à 1650 mg/L) et présentent une lente décroissance. Cette diminution nulle ou faible des concentrations de fer et zinc peut être expliquée d’une part par la dissolution de minéraux secondaires, tels la jarosite et des oxyhydroxydes de fer, qui peuvent contenir du zinc en impureté et sont instables dans les conditions géochimiques au parc 2 après les travaux de restauration. L’oxydation des sulfures par le fer ferrique et des interactions galvaniques peuvent aussi continuer à les dissoudre sans oxygène. Ce projet a permis d’approfondir la compréhension de la technique de la nappe surélevée combinée à un recouvrement monocouche appliquée à grande échelle sur un parc à résidus abandonné. Il a été déterminé que la technique de restauration appliquée constitue une barrière à l’oxygène efficace. Les niveaux phréatiques mesurés étaient aussi toujours près ou supérieurs au niveau cible, qui est l’interface entre les résidus Manitou et le recouvrement. Une diminution des concentrations de fer et de zinc dans l’eau interstitielle est cependant requise afin d’atteindre les critères environnementaux à l’effluent. Les stratégies de restauration de sites contenant des résidus oxydés devraient prendre en compte le potentiel de solubilisation de minéraux secondaires et les réactions sans oxygène pouvant survenir avec les sulfures pour réduire la production de contaminants potentielle après les travaux de restauration

Data Science and Knowledge Discovery

Data Science (DS) is gaining significant importance in the decision process due to a mix of various areas, including Computer Science, Machine Learning, Math and Statistics, domain/business knowledge, software development, and traditional research. In the business field, DS's application allows using scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data to support the decision process. After collecting the data, it is crucial to discover the knowledge. In this step, Knowledge Discovery (KD) tasks are used to create knowledge from structured and unstructured sources (e.g., text, data, and images). The output needs to be in a readable and interpretable format. It must represent knowledge in a manner that facilitates inferencing. KD is applied in several areas, such as education, health, accounting, energy, and public administration. This book includes fourteen excellent articles which discuss this trending topic and present innovative solutions to show the importance of Data Science and Knowledge Discovery to researchers, managers, industry, society, and other communities. The chapters address several topics like Data mining, Deep Learning, Data Visualization and Analytics, Semantic data, Geospatial and Spatio-Temporal Data, Data Augmentation and Text Mining

Sentiment Analysis for Social Media

Sentiment analysis is a branch of natural language processing concerned with the study of the intensity of the emotions expressed in a piece of text. The automated analysis of the multitude of messages delivered through social media is one of the hottest research fields, both in academy and in industry, due to its extremely high potential applicability in many different domains. This Special Issue describes both technological contributions to the field, mostly based on deep learning techniques, and specific applications in areas like health insurance, gender classification, recommender systems, and cyber aggression detection

Natural Language Processing: Emerging Neural Approaches and Applications

This Special Issue highlights the most recent research being carried out in the NLP field to discuss relative open issues, with a particular focus on both emerging approaches for language learning, understanding, production, and grounding interactively or autonomously from data in cognitive and neural systems, as well as on their potential or real applications in different domains