אולי לא הייתם חושבים על שיתוף-יתר באינטרנט כעל דרך להצלת חיים, אבל אולי יש בזה משהו >>
במשך יותר מעשור, אפידמיולוגים ומדעני נתונים (data scientists) סרקו את השאילתות במנועי החיפוש שלנו ופוסטים במדיה חברתית במטרה לאתר מי נדבק במחלות, באילו מחלות, והיכן הם מתגוררים. אך הסקת מסקנות מההתייעצויות שלנו עם ד"ר גוגל מציבה בפנינו אתגר אירוני: למרות שפע הצילומים, תמונות הסלפי ועדכוני הסטטוס שלנו, אנו פשוט איננו משתפים מספיק מידע כדי לחזות בעקביות התפרצויות של מחלות – כולל שפעת. מובן ששלטון הטרור של השפעת החל זמן רב לפני הולדת הרשתות החברתיות המודרניות. לפני מאה שנה, "השפעת הספרדית" הידועה לשמצה התפשטה במהירות בכל העולם, הדביקה שליש מהאוכלוסייה, וגרמה למותם של 50 מיליון איש לפחות. לצד התפתחותו המהירה של הווירוס, גם הגידול בנסיעות בינלאומיות ותהליך העיור, המאפשרים התפשטות מהירה של מחלות, עלולים לגרום לכפליים נפגעים מגרסה מודרנית של מגיפה זו, יחד עם שיבושים רחבי-היקף באספקת המזון, התרופות והאנרגיה בעולם. לא משנה היכן אתם גרים או מה אתם עושים, אתם עלולים להיות מושפעים מהשפעת.
גם בהיעדר מגפת שפעת בקנה מידה של אחרית הימים, שיפור יכולתנו לחזות את המחלה הוא חיוני. וירוסי שפעת גורמים למותם של 646,000 איש ברחבי העולם מדי שנה, כולל 56,000 איש בארה"ב. אמריקאים משלמים עד 5.8 מיליארד דולר בשנה לטיפול רפואי במחלה. אילו היינו יודעים מתי היא עלולה להתפרץ, שירותי הבריאות היו יכולים לעודד אנשים לקבל חיסונים. בתי חולים היו יכולים להיערך מראש.
שיפור הדיווחים הרשמיים על מקרי שפעת מהמרכזים לבקרת מחלות ומניעתן (CDC) בארה"ב, בעזרת נתונים הנלקחים מהאינטרנט הוא צעד נוסף באבולוציה המקוונת שלנו. לפי מחקר של מכון המחקר פּיו (Pew) משנת 2012, כ-184 מיליון אמריקאים (יותר ממחצית מתושבי המדינה) משתמשים באינטרנט כדי לחפש מידע בנושאי בריאות. חיפושים אלה הם כמו טיפים בקו חם בנושאי פשע, ומאפשרים לחוקרים לזהות חשדות לגבי מקרי שפעת. בשנת 2006 מצא גינטר אייזנבאך, פרופסור חבר לבריאות הציבור באוניברסיטת טורונטו, שחיפושים של הביטויים "שפעת" או "תסמיני שפעת" נסקו כשבוע לפני עלייה בביקורים אצל רופאים. "האינטרנט גרם לדברים שקודם לכן לא היו ניתנים למדידה להיות ניתנים למדידה," כתב בשנת 2006, וכינה את התחום החדש בשם "אינפודמיולוגיה".
בשנת 2008 פרסמה גוגל את Flu Trends "מגמות של מחלת השפעת", וגייסה את שפע הנתונים שלה (ביג דאטה) כדי לזהות התפרצויות ונקודות חמות של שפעת בכל העולם באמצעות חיפושי תסמינים ב-29 ארצות. גוגל גנזה את התוכנית בשנת 2014 – עקב גורם אחד לפחות שהחוקרים לא לקחו בחשבון.
מסתבר שהיסטוריית החיפוש שלנו עלולה להיות מטעה. אוספי נתונים אינם יכולים לדעת אם אתם מחפשים "כאב ראש וחום" עבור עצמכם, או משום ששמעתם עמיתים לעבודה מתלוננים על תסמינים אלה אצל ילדיהם. בשנת 2007 התחילו אמריקאים לחפש לפתע את הביטוי "כולרה" – האם היה זה סימן לכך שמגפה חדשה התפרצה? לא. אופּרה וינפרי בדיוק המליצה על הספר אהבה בימי כולרה במועדון הספרים שלה. "הייתם צריכים לראות מה קרה כשלבראד פיט היתה דלקת קרום המוח נגיפית," אומר לוֹן סימונסן (Lone Simonsen), פרופסור לאפידמיולוגיה באוניברסיטת רוסקילה (Roskilde) בדנמרק.
נוסחאות אלה חושפות תבניות שהחוקרים יכולים להשוות עם כל מה שה-CDC או סוכנויות בריאות אחרות מדווחים לגבי המחלה. אם חיזוי מבוסס מחשב תואם את המציאות, אנו יודעים שהמומחים עלו על משהו.
שאילתות חיפוש אינן מקור הנתונים היחיד שהחוקרים שואבים ממנו רמזים להתפרצויות שפעת. סביטלנה וולקובה (Svitlana Volkova), מדענית נתונים במעבדה הלאומית Pacific Northwest National Laboratory של משרד האנרגיה האמריקאי, מחפשת פיסות מידע יקרות בטוויטר. לאחרונה היא אימתה שיטה של למידה עמוקה (deep learning) בחקר ציוצים, בחיפוש אחר סימנים לשפעת. בניתוח של יותר מ-170 מיליון ציוצים שפורסמו במהלך שלוש שנים, וולקובה ועמיתיה מצאו שהמודל שלהם יכול להפיק בהצלחה תחזיות לשלושה ימים לגבי מחלות דמויות שפעת ברמה מקומית. זה הרבה יותר מהר מהמתנה לדיווחים על שפעת מה-CDC, שמפגר בשבועיים אחר מה שקורה בעולם. (פייסבוק טוענת שהיא אינה מתעסקת בעסקי תחזיות השפעת, כך שלעת עתה, אימוג'י של חולה אינו עוזר במיוחד).
מדיה חברתית מוסיפה נתונים שהחוקרים יכולים לעבוד איתם, אך עדיין יש לה מגבלות. למרבה הצער, התדמית של עצמנו שאנו מציגים באופן מקוון אינה תמיד מתאימה לאדם המנוזל שיושב בבית. מייקל פּוֹל (Michael Paul), מדען מידע באוניברסיטת קולורדו בבּוֹלדר, מצא לאחרונה שרק לעתים רחוקות שולחים אנשים ציוצים לגבי תסמיני השפעת שלהם. למעשה, החוקרים מצאו שאנשים שולחים פחות ציוצים כשהם חולים. לכן בפעם הבאה שאישיות הטוויטר החביבה עליכם משתתקת פתאום בצורה מחשידה, ייתכן שהסיבה לכך היא שנמאס לה מטוויטר, אך ייתכן גם שהיא פשוט חולה. פּוֹל חקר גם את אינסטגרם, ומצא שמחלות חריפות הן הנושא הבריאותי הכי פחות נפוץ בפרסום תמונות. וזה לא מפתיע – אנשים חולי שפעת לא אוהבים לצלם את עצמם.
בלשי מחלות, כולל סימונסן, מקווים שרשומות בריאות אלקטרוניות יוכלו להתווסף לנתונים מהציוצים ומהפוסטים שלנו. טפסים בתביעות ביטוח, שמציגים רשימת תחלואים וכיצד טיפלו בהם, הם חיוניים במיוחד. אך אנשים נרתעים בדרך כלל משיתוף החוקרים בנתוני בריאות אישיים.
אפידמיולוגים היו רוצים להשקיט דאגות אלה הקשורות לשמירה על פרטיות. הם רוצים רק את המספרים, לעולם לא את השמות. אך ההחלטה הסופית מוטלת בסופו של דבר על האדם הבודד. לדברי סימונסן, הציבור חייב לחשוב על המאזן הסופי: "שמירה על פרטיות מצד אחד לעומת הצורך לדעת יותר, מצד שני." דיון זה התרחב מאז שהאיחוד האירופי יישם השנה את התקנה הכללית להגנת מידע (GDPR) – והעניק לאנשים כוח נוסף בהחלטה בדבר דרכי השימוש במידע שהם מוסרים. הוספת מידע מאפליקציה המשמשת לתיעוד המצב הבריאותי – כמו תוכנות מעקב אחר כושר גופני או תוכניות דיאטה – עשויה לגרום לתחזיות על התפרצויות שפעת המבוססות על נתונים מרובים להיות מדויקות יותר, אומר סימונסן. וחברות פרטיות עשויות להצטרף: יוניצף (UNICEF) עובדת עם מספר חברות כאלה, כולל IBM, כדי לאסוף נתונים לשיפור התגובות למחלות גלובליות.
בסופו של דבר, הפוטנציאל ש"ביג דאטה" יחזה את מגפת השפעת הכלל-עולמית הבאה יהיה תלוי באנשים מרחבי העולם שיבצעו "שיתוף יתר" בנוגע למחלות שלהם. ככל שנרבה בציוצים על תסמיני #שפעת שלנו, כך נפיק יותר נתונים. ככל שנתיר יותר לחברות לשתף מידע זה עם חוקרים, כך תהיינה התחזיות שלהם מדויקות יותר. וכל השיתוף הזה, אומרת וולקובה, "יעזור לעולם".
