#23 Badanie pandemii metodą text mining

„Korzy­sta­li­śmy głów­nie z meto­dy web scrap­ping, któ­ra opie­ra się na auto­ma­tycz­nym pobie­ra­niu tre­ści ze stron inter­ne­to­wych. Może­my na przy­kład stwo­rzyć taki skrypt, któ­ry pobie­ra tek­sty rów­nież z meta­da­ny­mi, doty­czą­ce wszyst­kich arty­ku­łów z dane­go okre­su. To roz­wią­za­nie ma taką zale­tę, że cał­ko­wi­cie może­my kon­tro­lo­wać jakie arty­ku­ły nas inte­re­su­ją, z jakie­go okre­su. Z dru­giej stro­ny są też znacz­nie łatwiej­sze czy wygod­niej­sze roz­wią­za­nia, szcze­gól­nie, jeśli baza danych udo­stęp­nia swo­je dane, nie tyl­ko poprzez prze­glą­dar­ki, ale też API. W tej spo­sób może­my wygod­nie pobrać dane z wor­king papers czy repo­zy­to­riów badań naukowych”.

― Kri­stóf Gyó­di, Ana­li­tyk DELab UW, Wydział Nauk Eko­no­micz­nych UW

„W wal­ce z info­de­mią waż­ną rolę odgry­wa­ją insty­tu­cje zaufa­nia publicz­ne­go, jak World Health Orga­ni­za­tion. Naszym zada­niem w DELa­bie, w pro­jek­cie pro­wa­dzo­nym dla Komi­sji Euro­pej­skiej jest zma­po­wa­nie gdzie jest zain­te­re­so­wa­nie spo­łecz­ne w związ­ku z pan­de­mią, tak, żeby w ogó­le moż­na było adre­so­wać fake new­sy czy fał­szy­we infor­ma­cje. Jesz­cze dwa mie­sią­ce temu w deba­cie publicz­nej waż­ki­mi tema­ta­mi było to, czy moż­na ode­brać pacz­kę nada­ną z Chin, czy jak dłu­go utrzy­mu­ją się wiru­sy na powierzch­niach. My w DELa­bie musi­my poka­zać gdzie rośnie zain­te­re­so­wa­nie spo­łecz­ne, gdzie ludzie kana­li­zu­ją swo­je zain­te­re­so­wa­nie koro­na­wi­ru­sem i tech­no­lo­ga­mi, któ­re będą poma­gać w związ­ku z pandemią”.

― Michał Paliń­ski, Ana­li­tyk DELab UW, Wydział Nauk Eko­no­micz­nych UW