Анализ поисковых запросов в «Яндексе», связанных с COVID‑19 в Российской Федерации
https://doi.org/10.33667/2078-5631-2022-18-14-22
Аннотация
Подходы, основанные на анализе данных поисковых запросов в интернете, могут быть важны для понимания реакции общественности и проведения эпидемиологического надзора за заболеваниями. Одним из таких инструментов может являться сервис «Яндекс.Подбор слов». В дополнение к почти всеобщему доступу населения к поисковым сервисам и возможности сбора данных в режиме реального времени многие пользователи ищут информацию в интернете прежде чем обращаться к врачу, что дает возможность лучше фиксировать начало заболеваний, процессы, связанные с ними и реакцию общества.
Целью нашего ретроспективного описательного исследования COVID-19 в России является использование сервиса «Яндекс.Подбор слов» для описания симптоматики заболевания и осложнений на основе поисковых запросов, а также их связи с общественным интересом в профилактических мерах, тестировании на COVID-19.
Методы. Мы использовали сервис «Яндекс.Подбор слов» – общедоступную онлайн-систему отслеживания поисковых запросов по неделям в поисковой системе «Яндекс». Запросы в «Яндекс» в России анализировали с 10.08.2020 по 28.11.2021. Первоначально мы составили список из 61 поискового запроса в следующих категориях: общие симптомы COVID-19, осложнения, тестирование, использование лекарственных средств, профилактические меры, медицинская помощь, аллергия.
Результаты. Поисковые термины, связанные с симптомами, тестированием и лекарствами, тесно коррелируют с регистрируемыми случаями COVID-19 в России, что указывает на необходимость дальнейших исследований потенциального использования сервиса «Яндекс» в качестве инструмента эпидемиологического надзора за заболеванием.
Ключевые слова
Об авторах
Д. К. Хорошун
ФБУН «Центральный НИИ эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия
Россия
Хорошун Димаш, специалист организационно-методического отдела
Москва
К. Т. Момыналиев
ФБУН «Центральный НИИ эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия
Россия
Момыналиев Куват Темиргалиевич, д. б. н., доцент, в. н. с. организационно-методического отдела
Москва
Е. М. Воронин
ФБУН «Центральный НИИ эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия
Россия
Воронин Евгений Михайлович, к. м. н., рук. научной группы математических методов и эпидемиологического прогнозирования
Москва
В. Г. Акимкин
ФБУН «Центральный НИИ эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия
Россия
Акимкин Василий Геннадьевич, д. м. н., проф., академик РАН, директор
Москва
Список литературы
1. Mollema L., Harmsen I. A., Broekhuizen E., Clijnk R., De Melker H., Paulussen T., Kok G., Ruiter R. & Das E. Disease detection or public opinion reflection? Content analysis of tweets, other social media, and online newspapers during the measles outbreak in The Netherlands in 2013. Journal of medical Internet research. 2015. 17 (5), e128. DOI: https://doi.org/10.2196/jmir.3863
2. Chen Y., Zhang Y., Xu Z., Wang X., Lu J., & Hu W. Avian Influenza A (H7N 9) and related Internet search query data in China. Scientific reports. 2019. 9 (1), 10434. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-019-46898-y
3. Nurul Azmawati M., Hariz M. S., Mohd Dzulkhairi M. R., Shalinawati R., Ilina I. Knowledge, attitude and practice on bats-borne diseases among village residents: A pilot study. Med & Health. 2018. 13 (2): 48–57. DOI: https://doi.org/10.17576/MH.2018.1302.05
4. Zeraatkar K., Ahmadi M. Trends of infodemiology studies: a scoping review. Health Info Libr. J. 2018. 35 (2): 91–120. DOI: https://doi.org/10.1111/hir.12216
5. Tang L., Bie B., Park S. E., Zhi D. Social media and outbreaks of emerging infectious diseases: A systematic review of literature. Am. J. Infect. Control. 2018. 46 (9): 962–72. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajic.2018.02.010.
6. Shaughnessy AF, Slawson DC, Duggan AP. “Alexa, Can You Be My Family Medicine Doctor?” The Future of Family Medicine in the Coming Techno-World. The Journal of the American Board of Family Medicine. 2021. Mar 1; 34 (2): 430–4. DOI: https://doi.org/10.3122/jabfm.2021.02.200194.
7. Момыналиев К. Т., Хорошун Д. К., Акимкин В. Г. Интернет-запросы, связанные с обонянием, как маркер оценки эпидемической ситации в связи с коронавирусом SARS-COV-2. Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. 2021; № 2: 42–48. DOI: https://dx.doi.org/10.18565/epidem.2021.11.2.42–8
8. Momynaliev K.T, Khoroshun D. K., Akimkin V. G. Online queries as a criterion for evaluation of the epidemiological status and effectiveness of COVID-19 epidemic control measures. medRxiv 2021.07.11. 21260148; DOI: https://doi.org/10.1101/2021.07.11.21260148
9. Husnayain A, Fuad A, Su EC. Applications of Google Search Trends for risk communication in infectious disease management: A case study of the COVID-19 outbreak in Taiwan. International Journal of Infectious Diseases. 2020 Jun 1; 95: 221–3. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.021.
10. Ayyoubzadeh SM, Ayyoubzadeh SM, Zahedi H, Ahmadi M, Kalhori SR. Predicting COVID-19 incidence through analysis of google trends data in Iran: data mining and deep learning pilot study. JMIR public health and surveillance. 2020. 6 (2): e18828. DOI: 10.2196/18828.
11. Venkatesh U, Gandhi PA. Prediction of COVID-19 outbreaks using google trends in India: A retrospective analysis. Healthcare informatics research. 2020. 26 (3): 175–84. DOI: 10.4258/hir.2020.26.3.175.
12. Ciaffi J, Meliconi R, Landini MP, Ursini F. Google trends and COVID-19 in Italy: could we brace for impact? Internal and Emergency Medicine. 2020 May 25: 1–5. DOI: https://doi.org/10.1007/s11739-020-02371-7
13. Brodeur A, Clark AE, Fleche S, Powdthavee N. COVID-19, lockdowns and well-being: Evidence from Google Trends. Journal of public economics. 2021. 193: 104346. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2020.104346.
14. Walker A, Hopkins C, Surda P. Use of Google Trends to investigate loss-of-smellrelated searches during the COVID-19 outbreak. International forum of allergy & rhinology 2020. Vol. 10, No. 7, pp. 839–847. DOI: 10.1002/alr.22580.
15. Grant MC, Geoghegan L, Arbyn M, Mohammed Z, McGuinness L, Clarke EL, Wade RG. The prevalence of symptoms in 24,410 adults infected by the novel coronavirus (SARS-CoV-2; COVID-19): A systematic review and meta-analysis of 148 studies from 9 countries. PloS one. 2020. 15 (6): e0234765. DOI: 10.1371/journal.pone.0234765.
16. Halpin S, O’Connor R, Sivan M. Long COVID and chronic COVID syndromes. Journal of medical virology. 2021. 93 (3): 1242–3. DOI: 10.1002/jmv.26587.
17. Visaria A., Polamarasetti P., Reddy S. и др. Characterization of the Second Wave of the COVID-19 Pandemic in India: A Google Trends Analysis. medRxiv 2021.05.19. 21257473; DOI: https://doi.org/10.1101/2021.05.19.21257473
Рецензия
Для цитирования:
Хорошун Д.К., Момыналиев К.Т., Воронин Е.М., Акимкин В.Г. Анализ поисковых запросов в «Яндексе», связанных с COVID‑19 в Российской Федерации. Медицинский алфавит. 2022;(14):14‑22. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2022-18-14-22
For citation:
Khoroshun D.K., Momynaliev K.Т., Voronin E.M., Akimkin V.G. Analysis of Yandex search queries related to COVID‑19 in Russian Federation. Medical alphabet. 2022;(14):14‑22. (In Russ.) https://doi.org/10.33667/2078-5631-2022-18-14-22
Просмотров: 130
Послать статью по эл. почте 