http://www.science-at-home.de/wiki/index.php?title=Google_Flu_Trends&feed=atom&action=historyGoogle Flu Trends - Versionsgeschichte2024-03-28T09:51:26ZVersionsgeschichte dieser Seite in Wiki.sahMediaWiki 1.41.0http://www.science-at-home.de/wiki/index.php?title=Google_Flu_Trends&diff=42450&oldid=prevE.T. am 15. Januar 2021 um 16:16 Uhr2021-01-15T16:16:03Z<p></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 15. Januar 2021, 17:16 Uhr</td>
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<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{4.0}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{4.0}}</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''Google Flu Trends (GFT)''' ist ein im Jahr 2008 gestarteter Google-Dienst, der Anhand von Suchanfragen eine [[Influenza]]-[[Epidemie]] vorhersagen soll. Bei der Analyse von krankheitsbezogenen Suchbegriffen wurden 45 Stichwörter herausgezogen, die mit dem Auftauchen von echter Grippe am ehesten korrelieren. Anhand der IP-Adressen war es möglich, einen Grippeausbruch in Echtzeit regional zu verfolgen. Die Genauigkeit der Vorhersagen lag anfangs bei 97 Prozent<ref>[http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf Jeremy Ginsberg: Detecting influenza epidemics using search engine query data]</ref>, im Zeitraum zwischen 2011 und 2013 lagen die Vorhersagen für eine Grippeinzidenz relativ daneben<ref>[https://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/12016836/The%20Parable%20of%20Google%20Flu%20%28WP-Final%29.pdf?sequence=1 The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. Lazer, David; Kennedy, Ryan; King, Gary; Vespignani, Alessandro, „Science“]</ref>.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''Google Flu Trends (GFT)''' ist ein im Jahr 2008 gestarteter Google-Dienst, der Anhand von Suchanfragen eine [[Influenza]]-[[Epidemie]] vorhersagen soll. Bei der Analyse von krankheitsbezogenen Suchbegriffen wurden 45 Stichwörter herausgezogen, die mit dem Auftauchen von echter Grippe am ehesten korrelieren. Anhand der IP-Adressen war es möglich, einen Grippeausbruch in Echtzeit regional zu verfolgen. Die Genauigkeit der Vorhersagen lag anfangs bei 97 Prozent<ref>[http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf Jeremy Ginsberg: Detecting influenza epidemics using search engine query data]</ref>, im Zeitraum zwischen 2011 und 2013 lagen die Vorhersagen für eine Grippeinzidenz relativ daneben<ref>[https://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/12016836/The%20Parable%20of%20Google%20Flu%20%28WP-Final%29.pdf?sequence=1 The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. Lazer, David; Kennedy, Ryan; King, Gary; Vespignani, Alessandro, „Science“]</ref>. <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Trotzdem war Google Flu Trends in der Lage, einen Grippealarm zehn Tage vor der Registrierung durch die Gesundheitsämter vorherzusagen.<ref>[http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN/3406727867/sciencehomede-21 Yuval Noah Harari: Homo Deus: Eine Geschichte von Morgen]</ref></ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Einzelnachweise ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Einzelnachweise ==</div></td></tr>
</table>E.T.http://www.science-at-home.de/wiki/index.php?title=Google_Flu_Trends&diff=42348&oldid=prevIPro: Die Seite wurde neu angelegt.2020-12-26T20:18:04Z<p>Die Seite wurde neu angelegt.</p>
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'''Google Flu Trends (GFT)''' ist ein im Jahr 2008 gestarteter Google-Dienst, der Anhand von Suchanfragen eine [[Influenza]]-[[Epidemie]] vorhersagen soll. Bei der Analyse von krankheitsbezogenen Suchbegriffen wurden 45 Stichwörter herausgezogen, die mit dem Auftauchen von echter Grippe am ehesten korrelieren. Anhand der IP-Adressen war es möglich, einen Grippeausbruch in Echtzeit regional zu verfolgen. Die Genauigkeit der Vorhersagen lag anfangs bei 97 Prozent<ref>[http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf Jeremy Ginsberg: Detecting influenza epidemics using search engine query data]</ref>, im Zeitraum zwischen 2011 und 2013 lagen die Vorhersagen für eine Grippeinzidenz relativ daneben<ref>[https://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/12016836/The%20Parable%20of%20Google%20Flu%20%28WP-Final%29.pdf?sequence=1 The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. Lazer, David; Kennedy, Ryan; King, Gary; Vespignani, Alessandro, „Science“]</ref>.<br />
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== Einzelnachweise ==<br />
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<references/><br />
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[[Kategorie:Epidemiologie]]</div>IPro