Psychosomatic Medicine and General Practice 2519-8572 Psychosomatic Medicine and General Practice Private Publisher 'Chaban O. S.' 64 159.9.075 Psychiatry Google Trends as a method to predict suicide rates Google як засіб для прогнозування рівня самогубств Bezsheiko Vitaliy 1 Department of Psychosomatic Medicine and Psychotherapy, Bogomolets National Medical University Kyiv Ukraine vitaliybezsh@gmail.com 18 8 2017 2 3 e020364 © 2017, Bezsheiko V. 2017 Bezsheiko V. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use and redistribution provided that the original author and source are credited. Abstract

The new study was intended to determine the validity of this method.

 Анотація

Нове дослідження мало на меті визначити валідність цього метода.

 Keywords suicide rates forecast google Актуальність

Приблизно кожна третя людина у світі використовує інтернет, тому й не дивно, що дані щодо його використання можуть дати важливу статистичну інформацію. Враховуючи, що близько 5% всіх запитів у пошуковиках стосуються медицини та охорони здоров’я, ці дані можна використовувати для аналізу стану здоров’я населення.

Ця ідея не є новою. Навіть сама корпорація Google (нині Alphabet) використовувала дані пошуків з метою прогнозування спалахів грипу. Онлайн сервіс «Google Flu Trends» проіснував з 2005 по 2015 рік і зараз доступний лише як архів даних (див. 1).

Один із нових напрямків використання «Big Data» в медицині – це прогнозування рівнів самогубств задля оцінки ефективності профілактичних інтервенцій на популяційному рівні. Перші роботи з цього приводу почали проводитись із 2010 року і нині цей метод та його валідність інтенсивно вивчаються.

Прогнозування рівня суїцидів

Нова робота щодо використання даних пошукових систем для прогнозування рівня самогубств була опублікована 16 серпня в журналі «PLoS ONE» 2. Автори – співробітники Університету Вени, Австрія. Головною метою дослідження була оцінка валідності такого аналізу, іншими словами наскільки вдало можна спрогнозувати рівень суїцидів, базуючись на аналізі даних пошуків із пошукових систем.

Дослідження мало доволі простий дизайн. Спочатку були проаналізовані реальні статистичні дані щодо суїцидів, взяті із баз даних США, Німеччини та Австрії за 2004 -2010 рр. Потім ці дані порівняли із статистикою використання термінів, пов’язаних із самогубствами, в пошуковій системі Google за цей період. Серед ключових слів використовувались такі, як «суїцид», «депресія», «як себе вбити», «суїцид онлайн» тощо декількома мовами. Аналіз даних використання таких пошукових запитів проводився за допомогою «Google Trends».

Для оцінки взаємозв’язку між даними із пошукових запитів та реальною картиною використовували крос-кореляційні коефіцієнти. Загальна кількість статистично значимих крос-кореляційних коефіцієнтів, тобто випадків, коли показники співпадали по країнах склала: США – 9.96%, Німеччина – 2.29%, Австрія - 11.43%, Швейцарія - 2.86%.

Це означає, що прогностична потужність використання аналізу рівня суїцидів за пошуковими запитами доволі мала. Для порівняння, у середньому передбачування могли би справдитись у 8.34% всіх випадків, це при тому, що 5% - це рівень помилки 1го типу (хибно позитивний результат). Іншими словами передбачення лише трохи точніші за випадковий результат.

Задля більшої об’єктивності наведемо результати інших 3х досліджень, які підтвердили валідність цього прогностичного методу (табл. 1).

Дослідження, в яких підтвердилась валідність методу прогнозування рівня суїцидів за пошуковими запитами <xref ref-type="bibr" rid="bib2">2</xref>.

*Чим ближче показник до 1, тим більш прогностичні дані були схожими із реальними.

Дослідження Країна Пошукові запити Метод Розмір ефекту, r*
Ma-Kellams та ін., 2016 3 США Суїцид/самогубство, як вчинити самогубство, як себе вбити, безболісне самогубство Кореляційний та лінійних регресійний аналіз Великий (0.49-0.63)
Gunn та Lester, 2014 4 США Вчинити самогубство, попередження самогубства Кореляційний аналіз Від середнього до великого (0.31 та 0.61)
McCarthy, 2010 5 США Самогубство/суцид, підліткове самогубство, депресія, розлучення, втрата роботи Кореляційний аналіз Великий (0.70 та 0.50)
Sueki, 2011 6 Японія Самогубство/суїцид, депресія, спосіб самогубства Крос-кореляційний аналіз Від середнього до великого (0.25-0.43)
Yang та ін, 2011 7 Тайвань 37 різних пошукових запитів Крос-кореляційний та лінійний регресійний аналіз Від середнього до великого (0.27-0.48)
Виповідження

Автор заявляє про відсутність конфлікту інтересів.

 Список використаної літератури Google inc Google Flu Trends Official site https://www.google.org/flutrends/about/ Tran US Andel R Niederkrotenthaler T Till B Ajdacic-Gross V Voracek M Low validity of Google Trends for behavioral forecasting of national suicide rates PLoS ONE 2017 12 8 e0183149 10.1371/journal.pone.0183149 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28813490 Ma-Kellams Ch Or F Baek JH Kawachi I Rethinking suicide surveillance: Google search data and self-reported suicidality differentially estimate completed suicide risk Clin Psychol Sci 2016 4 480 484 http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702615593475 Gunn JF Lester D Using google searches on the internet to monitor suicidal behavior J Affect Disord 2013 148 411 412 10.1016/j.jad.2012.11.004 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23182592 McCarthy MJ Internet monitoring of suicide risk in the population J Affect Disord 2010 122 277 279 10.1016/j.jad.2009.08.015 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19748681 Sueki H Does the volume of internet searches using suicide-related search terms influence the suicide death rate: Data from 2004 to 2009 in Japan Psychiatry Clin Neurosci 2011 65 392 394 10.1111/j.1440-1819.2011.02216.x https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21569178 Yang AC Tsai S-J Huang NE Peng C-K Association of internet search trends with suicide death in Taipei City, Taiwan, 2004–2009 J Affect Disord 2011 132 179 184 10.1016/j.jad.2011.01.019 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21371755