Crowdbreaks: सार्वजनिक सोशल मीडिया डेटा और क्राउडसोर्सिंग का उपयोग करके स्वास्थ्य प्रवृत्तियों की ट्रैकिंग

पिछले दशक में, सोशल मीडिया डेटा का उपयोग करके स्वास्थ्य प्रवृत्तियों को ट्रैक करने में काफी संभावनाएं दिखी हैं। इसका कारण दुनिया भर में सोशल मीडिया को बड़े पैमाने पर अपनाना और तेजी से शक्तिशाली होते हार्डवेयर व सॉफ्टवेयर का एक प्रभावी संयोजन है, जो हमें इन नए बिग डेटा स्ट्रीम्स के साथ काम करने में सक्षम बनाता है। इसके साथ ही, कई चुनौतीपूर्ण समस्याओं की भी पहचान की गई है। पहला, ऑनलाइन डेटा कितनी तेजी से बदल सकता है और एल्गोरिदम कितनी तेजी से अपडेट होते हैं, इसके बीच अक्सर एक बेमेल स्थिति होती है। इसका अर्थ यह है कि पिछले डेटा पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम की पुन: प्रयोज्यता सीमित होती है क्योंकि समय के साथ उनका प्रदर्शन घटता जाता है। दूसरा, अधिकांश कार्य किसी विशिष्ट विगत समयावधि के दौरान विशिष्ट मुद्दों पर केंद्रित होते हैं, भले ही सार्वजनिक स्वास्थ्य संस्थानों को वास्तविक समय (रियल टाइम) में कई उभरती स्थितियों का आकलन करने के लिए लचीले उपकरणों की आवश्यकता होती है। तीसरा, ऐसी क्षमताएं प्रदान करने वाले अधिकांश उपकरण प्रोप्रायटरी सिस्टम हैं जिनमें बहुत कम एल्गोरिदमिक या डेटा पारदर्शिता होती है, और इस प्रकार वैश्विक सार्वजनिक स्वास्थ्य एवं अनुसंधान समुदाय से बहुत कम स्वीकृति मिलती है। यहां, हम Crowdbreaks प्रस्तुत करते हैं, जो एक ओपन प्लेटफॉर्म है और सार्वजनिक सोशल मीडिया सामग्री की निरंतर क्राउडसोर्स्ड लेबलिंग का उपयोग करके स्वास्थ्य प्रवृत्तियों की ट्रैकिंग की अनुमति देता है। यह प्रणाली इस तरह से बनाई गई है जो डेटा संग्रह, फ़िल्टरिंग, लेबलिंग और मशीन लर्निंग क्लासिफायर के प्रशिक्षण से जुड़े विशिष्ट वर्कफ़्लो को स्वचालित करती है और इसलिए सार्वजनिक स्वास्थ्य क्षेत्र में अनुसंधान प्रक्रिया को काफी तेज कर सकती है। यह कार्य प्लेटफॉर्म के तकनीकी पहलुओं का वर्णन करता है, जिससे इसकी वर्तमान स्थिति में कार्यात्मकताओं को शामिल किया गया है और इसके भविष्य के उपयोग के मामलों व विस्तारों का पता लगाया गया है।