Denecke, Kerstin

Dolog, Peter

Eckmanns, Tim

Stewart, Avaré

German

    Aalborg UniversitetMultimedia- und Web 2.0- Daten zur frühzeitigen Erkennung vonKrankheitsausbrüchenDenecke, Kerstin; Eckmanns, Tim; Dolog, Peter; Stewart, AvaréPublication date:2010Document VersionTidlig version også kaldet pre-printLink to publication from Aalborg UniversityCitation for published version (APA):Denecke, K., Eckmanns, T., Dolog, P., & Stewart, A. (2010). Multimedia- und Web 2.0- Daten zur frühzeitigenErkennung von Krankheitsausbrüchen. Paper presented at GMDS - Jahrestagug, Manheim, .General rightsCopyright and moral rights for the publications made accessible in the public portal are retained by the authors and/or other copyright ownersand it is a condition of accessing publications that users recognise and abide by the legal requirements associated with these rights.            ? Users may download and print one copy of any publication from the public portal for the purpose of private study or research.            ? 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Sie stellen zunehmend eine wertvolle Informationsquelle in verschiedenen Bereichendar. Auch Gesundheitsorganisationen sind sich bewusst, dass traditionelle Informationswege undquellen für eine frühzeitige Erkennung und Reaktion auf Krankheitsausbrüche nicht ausreichen,sondern zusätzliche Informationsquellen herangezogen werden müssen [1].Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von Multimediadaten und neuen Medien des Web 2.0(z.B. Blogs, Forums, Twitter) zur Erkennung von Hinweisen auf potentielle Krankheitsausbrüche. DieseDatenquellen stellen besondere Anforderungen an die zur Verarbeitung zu verwendenden Technologien.Daten bzw. Dokumente sind in großen Mengen vorhanden, daher gilt es darin die relevanten zuidentifizieren. Sprachlich reicht das Spektrum von offiziellen Berichten in Fachsprache über Blog- undForeneinträge in Alltagssprache bis hin zu Satz- und Wortfragmenten mit Abkürzungen wie z.B. inTwitternachrichten. Die besonderen Herausforderungen dieser Daten liegen daher in der (1) Sammlungrelevanter Dokumente, (2) Filterung irrelevanter Informationen, (3) Extraktion von Information zuKrankheiten und Krankheitsausbrüchen, (4) der sensitiven Interpretation der extrahierten Daten undderen (5) nutzerspezifische Selektion und Präsentation.Zur Extraktion von Information zu Krankheiten und Krankheitsausbrüchen aus Social Media Daten istes wichtig, Hypothesen von Fakten, historische Ereignisse von aktuellen etc. zu unterscheiden. Inverschiedenen Datenquellen können ähnliche oder verwandte Ereignisse beschrieben werden.Extrahierte Informationen müssen daher ggf. zusammengeführt werden sowie Redundanzen vermiedenwerden.Um relevante Dokumente zu identifizieren, können manuell spezifizierte Schlüsselworte genutzt werden[2]. Um jedoch zusätzlich in der Lage zu sein, auch Hinweise auf potentielle Ausbrüche auf Krankheitenzu entdecken, deren Namen noch nicht bekannt ist (z.B. die Bezeichnung Schweinegrippe war vorApril 2009 nicht gebräuchlich), sind weitere Methoden notwendig. Unser Ansatz kombiniert daherMethoden des maschinellen Lernens, um Informationen zu Krankheiten und Krankheitsausbrüchen innatürlichsprachigen Dokumenten zu identifizieren. Insbesondere entwickeln wir einen Ansatz, der EventExtraction Technologien aus dem Bereich Data Mining mit Verfahren aus dem Text Mining (u.a.Cross-Classification, Bootstrapping [3,4]) kombiniert. Diese Herangehensweise erlaubt den Umgang mitden großen Daten, mit denen wir es hier zu tun haben und reduziert den manuellen Aufwand, z.B. zumErstellen von Extraktionsregeln.Es ist zu erwarten, dass die Informationen, die mit diesen Verfahren extrahiert werden sehr zahlreichsind. Es muss daher vermieden werden, Nutzer mit großen Mengen an potentiell relevantenInformationen zu überfluten. Mittels sensitiver Tuning- und Personalisierungsmechanismen versuchenwir die Anzahl an falschen Alarmen zu reduzieren und das dem Nutzer präsentierte Analyseergebnis aufdie Nutzerbedürfnisse zuzuschneiden.[1] Paquet C, Coulombier D, Kaier R, Ciotti M: Epidemic intelligence: a new framework for strengthening disease surveillancein Europe. Euro Surveill. 2006;11(12)[2] Yangarber, R., et al.: Combining information about epidemic threats from multiple sources. In: RANLP-2007, Borovets,Bulgaria (2007)[3] Chen, Z., Ji, H.: Can one language bootstrap the other: a case study on event extraction. In: SemiSupLearn '09: Proceedingsof the NAACL HLT 2009Workshop on Semi-Supervised Learning for Natural Language Processing, Morristown, NJ, USA,Association for Computational Linguistics (2009) 66-74[4] Zhen, Y., Li, C.: Cross-domain knowledge transfer using semi-supervised classification. In: AI '08: Proceedings of the 21stAustralian Joint Conference on Artificial Intelligence, Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag (2008) 362-371Keywords: Epidemic Intelligence, Natural Language ProcessingGMDS 2010 - Hochschule Mannheim

Multimedia- und Web 2.0- Daten zur frühzeitigen Erkennung von Krankheitsausbrüchen

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