2.4.2 ịkọ na nowcasting
Ịkọ ọdịnihu ike, ma ịkọ ugbu mfe.
Nke abụọ isi atụmatụ na-eji eme nnyocha na observational data na-ịkọ. Ịkọ ọdịnihu notoriously siri ike, ma ọ pụrụ ịbụ incredibly dị mkpa ka mkpebi eso, ma ha na-arụ ọrụ na ụlọ ọrụ ma ọ bụ ọchịchị.
Kleinberg et al. (2015) enye abụọ akụkọ ndị na-dokwuo anya na ọ dị mkpa ịkọ maka ụfọdụ iwu nsogbu. Were ya otu iwu onye rụrụ, Aga m akpọ ya Anna, bụ onye na-eche ihu a oké ọkọchị na-aghaghị ikpebi ma iku a shaman ime a mmiri ozuzo na-agba egwú na-amụba ohere nke mmiri ozuzo. Ọzọ iwu onye rụrụ, Aga m akpọ ya Bob, ga-ekpebi ma hà na-nche anwụ na-arụ ọrụ iji zere edekwa na ụzọ n'ụlọ. Ma Anna na Bob nwere ike ime ka a mma mkpebi ma ọ bụrụ na ha na-aghọta ihu igwe, ma ha mkpa ịmata ihe dị iche iche ihe. Anna kwesịrị ịghọta ma mmiri ozuzo na-agba egwú na-akpata mmiri ozuzo. Bob, na aka nke ọzọ, ọ dịghị mkpa ka aghọta ihe ọ bụla banyere causality; ọ dị nnọọ mkpa n'ezi amụma. Social-eme nnyocha na-abụkarị mkpa ihe Kleinberg et al. (2015) na-akpọ "mmiri ozuzo na-agba egwú-dị ka" iwu nsogbu-ndị na-elekwasị anya na causality-ma na-eleghara "nche anwụ-dị ka" iwu nsogbu ndị na-elekwasị anya na-ịkọ.
Amasị m na-eche, Otú ọ dị, on a pụrụ iche nke ịkọ akpọ nowcasting -nke bụ okwu ewepụtara na ijikọta "now" na "ịkọ." Kama ịkọ ọdịnihu, nowcasting mgbalị ịkọ ugbu (Choi and Varian 2012) . Yabụ, nowcasting eji ịkọ ụzọ maka nsogbu nke mmesho. Dị ka ndị dị otú ahụ, ọ kwesịrị karịsịa bara uru ka ọchịchị na-achọ adọ na ezi ihe banyere ha mba. Nowcasting e nwere ike iji ọtụtụ n'ụzọ doro anya na ihe atụ nke Google Flu Trends.
Were ya na ị na-enwe mmetụta a bit n'okpuru weather otú ị pịnyere "flu ịgba akwụkwọ" n'ime a search engine,-enweta a page nke njikọ na nzaghachi, mgbe ahụ na-eso otu onye n'ime ha ka a na-enye aka webpage. Ugbu a, were n'ọrụ a na-egwuri si si n'ọnọdụ nke search engine. Ọ bụla oge, ọtụtụ nde ndị gbara ajụjụ na-erute si gburugburu ụwa, na a iyi nke gbara ajụjụ-ihe Battelle (2006) ka a na-akpọ "database ebumnobi" --enye a mgbe niile emelitere window n'ime mkpokọta zuru ụwa ọnụ nsụhọ. Otú ọ dị, mbịne a iyi nke ozi n'ime a na-amata ọtụtụ ndị nwere ọrịa nke flu siri ike. Nanị agụta elu ọnụ ọgụgụ nke ndị gbara ajụjụ maka "flu ịgba akwụkwọ" nwere ike ọ gaghị na-arụ ọrụ nke ọma. Bụghị onye ọ bụla nwere flu searches maka flu ịgba akwụkwọ na-adịghị onye ọ bụla nke searchers maka flu ịgba akwụkwọ nwere flu.
The mkpa na-aghọ nkọ atọ n'azụ Google Flu Trends bụ na-atụgharị a mmesho nsogbu n'ime a ịkọ nsogbu. The US Ụlọ Ọrụ nke Nchịkwa na Mgbochi Ọrịa (CDC) nwere influenza nlekota oru usoro na-anakọta ozi site na ndị dọkịta na mba ahụ. Otú ọ dị, otu nsogbu na nke a CDC usoro bụ na e nwere abụọ n'izu akuko lag; oge ọ na-ewe maka data bịarutere si dọkịta na-kpochara, esichara, bipụtara. Ma, mgbe na-ejizi ihe abụrụ zuru ebe nile, ahụ ike ọha itieutom achọghị maara ole influenza e izu abụọ gara aga; ha na-achọ ịma otú ihe influenza e nwere ugbu a. N'ezie, na ọtụtụ ndị ọzọ na omenala na isi mmalite nke na-elekọta mmadụ data, e nwere gaps n'etiti mmiri na ebili mmiri nke data collection na-akọkwara lags. Kasị nnukwu data isi mmalite, na aka nke ọzọ, na-mgbe-on (Nkebi 2.3.1.2).
Ya mere, Jeremy Ginsberg na ibe (2009) anwawo ikwu ihe CDC flu data site Google search data. Nke a bụ ihe atụ nke "ịkọ ugbu" n'ihi na-eme nnyocha nọ na-agbalị tụọ ole flu e nwere ugbu a site ịkọ ọdịnihu data site CDC, n'ọdịnihu data na-atụ ugbu a. Iji igwe mmụta, ha gwupụtawo 50 nde dị iche iche na ọchụchọ ịhụ nke bụ kasị amụma nke CDC flu data. Mee elu mee ala, ha hụrụ a set nke 45 dị iche iche gbara ajụjụ na o yiri ka ọtụtụ amụma, sikwa na ya pụta nnọọ mma: ha nwere ike iji search data ikwu ihe ga-CDC data. Dabere na akụkụ on a akwụkwọ, nke e bipụtara na Nature, Google Flu Trends ghọrọ onye na-ugboro ugboro ịga nke ọma akụkọ banyere ike nke nnukwu data.
E nwere ihe abụọ dị mkpa caveats ka ihe ae chere na ihe ịga nke ọma, Otú ọ dị, nke na-aghọta ndị a caveats ga-enyere gị inwale na-eme ịkọ na nowcasting. Akpa, arụmọrụ nke Google Flu Trends bụ n'ezie bụghị nnọọ mma karịa a dị mfe nlereanya na-eme atụmatụ na ego nke flu dabere na a linear extrapolation si abụọ kasị nso-nso nha nke flu njupụta (Goel et al. 2010) . Na, n'ihi ihe ụfọdụ oge Google Flu Trends bụ n'ezie njọ karịa nke a dị mfe obibia (Lazer et al. 2014) . Yabụ, Google Flu Trends na ya niile data, igwe mmụta, na ndị dị ike Mgbakọ mere n'ụzọ dị ịrịba ama outperform a dị mfe ma dịkwuo mfe nghọta heuristic. Nke a gosiri na mgbe eleru ọ bụla amụma ma ọ bụ nowcast ọ dị mkpa ka e jiri ya tụnyere megide a ntọala.
Nke abụọ dị mkpa caveat banyere Google Flu Trends bụ na ike ikwu ihe ga-CDC flu data na-ewekarị mkpụmkpụ-okwu ọdịda na ogologo okwu ire ere n'ihi nwayọọ na algorithmic etinye. Dị ka ihe atụ, n'oge 2009 ahụ ọkụ ezì ntiwapụ Google Flu Trends n'ụzọ dị ịrịba ama n'elu-atụmatụ otú influenza, ma eleghị anya n'ihi na ndị na-achọkarị ka ha gbanwee search omume omume egwu zuru ebe nile nke a zuru ụwa ọnụ ọrịa (Cook et al. 2011; Olson et al. 2013) . Tụkwasị na nke a na-adịghị adịte nsogbu, arụmọrụ nke nta nke nta rekasịrịla karịrị oge. Ịchọpụta Otú Nsogbu ndị kpatara nke a ogologo okwu ire ere na-esi ike n'ihi na Google search algọridim bụ proprietary, ma ọ na-egosi na na 2011 Google mere ka mgbanwe na-atụ aro metụtara ọchụchọ mgbe ndị mmadụ chọọ ihe mgbaàmà dị ka "fever" na "ụkwara" (ọ na-iyi na nke a mma bụ agaghịkwa na-arụsi ọrụ). Na-agbakwụnye nke a mma bụ kpamkpam ezi uche dị na ya ime ma ọ bụrụ na ị na-agba ọsọ a search engine ahịa, o nwekwara mmetụta nke na-amụba ihe ike metụtara searches. Nke a bụ ịbụ a ịga nke ọma maka azụmahịa, ma ọ mere ka Google Flu Trends na n'elu-atụzi flu njupụta (Lazer et al. 2014) .
Ọ dabara nke ọma, nsogbu ndị a na Google Flu Trends bụ fixable. N'ezie, iji ikpachap ụzọ, Lazer et al. (2014) na Yang, Santillana, and Kou (2015) na-enwe ike esi ka mma na ya pụta. -Aga n'ihu, m na-atụ anya na nowcasting ọmụmụ na ikpokọta nnukwu data na-eme nchọpụta anakọtara data-na ikpokọta Duchamp-style Readymades na Michaelangelo-style Custommades-ga-enyere amụma eso ụzọ na-emepụta kpu ezi nha nke ugbu a na amụma nke ga-eme n'ọdịnihu.
