- Une nouvelle recherche révèle que les recherches en ligne peuvent prédire avec précision les augmentations et les diminutions régionales des cas de COVID-19.
- Certains types de recherches révèlent les activités dans lesquelles les gens envisagent de s’engager.
- Le volume de recherche pour les activités à l’extérieur du domicile par rapport aux activités au domicile prévoit le nombre de diagnostics de COVID-19 10 à 14 jours plus tard.
Bien que certains des comportements qui mènent aux infections au SRAS-CoV-2 soient clairs, les nouvelles vagues de cas de COVID-19 ne suivent pas toujours les modèles prédits.
Maintenant, cependant, une étude menée par des chercheurs du Courant Institute of Mathematical Sciences de l’Université de New York décrit un moyen possible de détecter les poussées d’infection avant qu’elles ne se produisent grâce à l’analyse des recherches en ligne.
Les chercheurs ont découvert une corrélation entre une augmentation des recherches liées aux activités à l’extérieur de la maison – activités qui pourraient exposer les personnes à un risque d’infection par le SRAS-CoV-2 – et une augmentation des cas de COVID-19 10 à 14 jours après. Les infections ont diminué avec l’augmentation des recherches liées aux activités au domicile.
L’auteur de l’étude Anasse Bari, professeur adjoint de clinique à l’Institut Courant, note que les experts ont déjà utilisé avec succès l’exploration de données «dans la finance pour générer des investissements basés sur les données, comme l’étude d’images satellites de voitures dans les parkings pour prédire les revenus des entreprises.
«Notre recherche montre que les mêmes techniques pourraient être appliquées pour lutter contre une pandémie en repérant, à l’avance, les endroits où des épidémies sont susceptibles de se produire», déclare Megan Coffee, auteur principal de la Division des maladies infectieuses et d’immunologie de l’Université de New York (NYU). École de médecine Grossman.
Identifier avec plus de précision les comportements qui produisent des pics d’infection peut aider les épidémiologistes et les décideurs politiques à façonner plus efficacement les politiques publiques concernant les fermetures, les verrouillages, etc.
Le système décrit dans le document d’étude évite les problèmes de confidentialité en n’impliquant que de grands groupes de données anonymisées.
L’étude apparaît dans Analyse des réseaux sociaux et exploitation minière.
La première étape des chercheurs a été de développer des catégories basées sur des expressions de recherche ou des mots-clés qu’ils pourraient ensuite suivre.
Les deux catégories clés qu’ils suivaient s’appelaient l’indice de mobilité et l’indice d’isolement.
L’équipe a assigné certaines recherches à la piste de l’indice de mobilité, y compris les «théâtres à proximité», les «billets d’avion» et d’autres demandes sur les activités qui impliquent de quitter la maison et d’être à proximité physique des autres.
Comme le dit Bari, «Lorsqu’une personne recherche l’heure de fermeture d’un bar local ou cherche les directions pour se rendre dans une salle de sport locale, elle donne un aperçu des risques futurs qu’elle pourrait courir.»
Pour la piste d’index d’isolement, les chercheurs ont recueilli des requêtes de recherche – telles que «yoga à domicile» ou «livraison de nourriture» – qui indiquaient une intention de rester à la maison et isolée.
Les chercheurs ont basé leur catégorisation des mots-clés sur Enquête sur le Fonds pour la démocratie + UCLA Nationscape – une étude dans laquelle les répondants ont énuméré ce qu’ils feraient si «les restrictions étaient levées sur l’avis des responsables de la santé publique concernant les activités».
L’enquête a révélé que les trois activités les plus souvent manquées étaient «aller dans un stade / concert», «aller au cinéma» et «assister à un événement sportif».
Selon Bari, «il s’agit d’une première étape vers la création d’un outil qui peut aider à prédire les poussées de cas de COVID-19 en capturant les activités à plus haut risque et la mobilité prévue, ce que la recherche de gymnases et de repas en personne peut éclairer.»
Les chercheurs ont collecté des données de recherche de mars à juin en 2020 dans les 50 États des États-Unis. Ils ont utilisé Google Trends pour suivre les tendances des données, ce qui leur a permis de développer les index de mobilité et d’isolement.
Les chercheurs ont également créé un «indice de mouvement net» pour indiquer la relation entre les deux indices. Un mouvement net plus élevé a indiqué un virage vers les requêtes de recherche de mobilité et s’éloigner des recherches d’isolement.
Les auteurs écrivent: «Nous nous attendons en théorie à ce qu’une baisse soudaine du mouvement net (c’est-à-dire plus de personnes restant à la maison) correspondrait à une réduction de la propagation du COVID-19, avec un décalage équivalent à la période d’incubation du COVID-19.»
Dans 42 des 50 États, chaque augmentation du mouvement net prédit avec précision une augmentation des infections au COVID-19 10 à 14 jours plus tard.
Les auteurs de l’étude ont exploré la relation entre l’indice de mobilité et les taux d’infection après la suppression des ordonnances de séjour à domicile dans cinq États: Arizona, Californie, Floride, New York et Texas.
Suite à la mise en œuvre de chaque verrouillage, l’indice de mobilité avait considérablement diminué, reflété de près par une réduction des infections. Cependant, l’assouplissement des commandes au domicile en Arizona, en Californie, en Floride et au Texas a précédé une forte augmentation des recherches de type mobilité, suivie de peu par un pic du nombre d’infections signalées en juin 2020.
Un autre auteur de l’étude, Aashish Khubchandani, étudiant de premier cycle à NYU, conclut:
«À partir de ce travail, nous espérons construire une base de connaissances sur le changement de comportement humain à partir de données alternatives au cours du cycle de vie de la pandémie afin de permettre à l’apprentissage automatique de prédire le comportement lors d’épidémies futures.»
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