COVID-19のためのソーシャルリスニング ･ パブリックヘルス・タクソノミー (注) の開発について記載したWHOの新しい論文が発表 (JMIR Infodemiologyに掲載) されました。
何十億もの情報やメッセージをタクソノミーによる分類法でフィルタリングすることで、記述内容の分析がより効率的になり、信号とノイズが除去されるため、専門家は変化する地域社会や人々の関心事をよりよく聞き取り、対応することができます。
この論文は、JMIR Infodemiologyに掲載されたもので、COVID-19に関するオンラインでの一般的な会話から、関連する混乱点、有害な表現 ･ 記述、重要な質問を特定するために、この手法をどのように開発・適用したかを説明しています。 この分類法は、2020年3月以降、毎週発行されるEPI-WINグローバル分析レポートに使用されており、COVID-19に関する 14 億件以上の一般投稿と 7,000 万件以上の質問が含まれています。
このモデルは、情報氾濫で生じる問題を回避するために使用することができます。また、この手法は、風評被害に対応するだけではなく、専門家が情報の空白をより迅速に発見し、その空白が風評被害で埋め尽くされる前に、より積極的に対処することを可能にします。
(注) タクソノミー : 類似性と差異に基づいて情報などの命名と分類を行うアプローチ
