A Correlation Analysis between the Social Signals of Cold Symptoms Extracted from Twitter and the Influence Factors

트위터에서 추출한 감기 증상의 사회적 신호와 영향요인과의 상관분석

With the huge success of Social Network Services, studies on social network analysis to extract the current issues or to track the symptoms of epidemic disease are being carried out actively. On Twitter, tweets reflect people's reaction to an event and users' individual status well, so it is possible to detect an event regarding a tweet as a sensory value. Recently, social signals are used to detect the spread of illness like the flu as well as the occurrence of disaster event like an earthquake in early stages. In this paper, we set up a cold as a target event and regarded tweets as Cold Signals. To evaluate the reliability of Cold Signals, we analyzed correlations between weather factors and the cold index provided by Korea Meteorological Administration.

소셜 네트워크 서비스의 인기가 증가하면서 현재 이슈가 되는 정보를 추출하거나 증상 등을 추적하는 분석연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 트위터에서는 트윗을 통해 이벤트 현상에 대한 반응과 사용자의 개인적인 상태 등이 잘 반영되어 트윗을 센서로 적용한 이벤트 추출이 가능하다. 최근에는 지진과 같은 재난 이벤트뿐만 아니라 사회 전반적으로 관심을 갖고 있는 질환이나 질병에 대한 사회적 신호가 질병의 확산을 조기에 감지하는데 도움을 주고 있다. 논문에서는 감기를 대상 이벤트로 지정하여 트위터로부터 수집한 정보를 감기 신호라는 사회적 신호로 간주하고 분석하였다. 추출된 감기 신호의 신뢰성을 확인하기 위해 감기 확산의 환경적 요인으로 알려진 세 가지 기후 요소와 기상청에서 제공하는 감기 기상지수와의 상관분석을 통해 변수들 사이의 상관관계를 파악한다.