からのデータによると、この病気と診断されたユーザーの3分の2が異形成を報告しました。同時に、病気が検出されなかった人の5分の1だけが同じ症状を報告しました。 その間、何万人もの人々が、なぜ突然臭いが止まったのかという質問への回答を求めて、毎日Googleを利用しています。 「においがしない」という検索語とCOVID-19感染数には相関関係がありますか？はい、そのような相関関係があります。
この研究は、アノスミアに関連する検索が、ニューヨーク、ニュージャージー、ルイジアナ、ミシガンでのほぼ完全な発生と一致することを示しています。Bill LamposとUCLの科学者チームによって構築され
たモデルは、Googleの検索分析により、検出されたCOVID-19症例の最大2週間の増加が予測されることを示しています。最も明らかなクエリの中には、アノスミアに関するクエリがあります。
したがって、アノスミア関連の検索は、COVID-19の発生を予測するのに役立ちます。しかし、これらのクエリの分析から得られたデータは、そのような発生を防ぐことができますか？
必要なデータをどれだけ早く取得できるかによって異なります。この情報を使用して将来の発生に積極的に対応する場合は、リアルタイムのデータが必要です。
6月5日、ヒューストンは、アノスミアに関連する検索クエリで初めてニューヨークを上回りました。
CDCによると、COVID-19の症状は感染後2日から2週間の間に現れます。これは、検索クエリデータに基づいて何かを行うのに14日しかないことを意味します。同時に、Googleに「匂いがしない」と入力した人がどこに住んでいるかを正確に知る必要があります。そして、あなたはそのような要求が検索エンジンに落ちた瞬間にこれについて知る必要があります。
さらに、同様のリクエストでGoogleを利用する人の数を知る必要があります。また、大まかなデータや集計されたデータ（Google Trendsにあるような）であってはなりません。
この種のデータをリアルタイムで正確なデータを取得する1つの方法は、オンライン広告プラットフォームGoogleであるGoogleAdsで「臭いができない」というキーワードを購入することです。
次に、アノスミアの簡単な広告を作成する必要があります（または、アノスミアに関する信頼できる情報源を使用することをお勧めします）。最後に、あとは「匂いがしない」というリクエストでデータを受け取りたい場所を地図上で選択するだけです。
「匂いがしない」を検索すると、検索結果ページに広告が表示されます。これは、広告の対象となった世界の場所に入力されたクエリに対して実行されます。
Googleユーザーがそのような広告をクリックしたかどうかに関係なく、Google広告は広告の表示回数に関する情報を受け取ります。このデータは、検索セッションの1時間後に利用可能になります。
これは、4月23日以降、米国で最も人口の多い250の都市での「匂いがしない」の検索を示すグラフです。 y軸は検索セッションの数を示します。
「においがしない」という単語の検索数
4月23日から、Google広告で「においがしない」というキーワードを購入し、米国の250の都市に広告をターゲティングしたため、このデータがあります。住民の数が最も多い。
おそらく、このスケジュールを理解するのは非常に困難です。同じデータを米国の地図に表示してみましょう。
米国の地図を使用して視覚化された「私はにおいがしない」の検索数
ここでは、4月下旬と5月上旬の「私はにおいがしない」の検索が主にニューヨークとシカゴ。これらは、その時間枠でCOVID-19によって最も大きな打撃を受けた2つの都市です。
さらに、6月には、テキサス州ヒューストンとダラスで指標が増加していることがわかります。 6月5日、ヒューストンは初めて、アノスミア関連の検索でニューヨークを上回りました。そして、6月13日以来、ヒューストンは、人口レベルが最も高い250の米国の都市の中でそのような要求に対して第1位になっています。
ヒューストンでのアノスミアの検索数と、6月の最初の3週間におけるCOVID-19の陽性テストの数を比較できるグラフを次に示します。
ポジティブなCOVID-19テストとアノスミア検索
Google広告を理解するのに数時間かかる人は誰でもこれらの実験を再現できることを指摘したいと思います。
隔離された地域にいる人々についてもっと知りたいと思ったので、アノスミアに関連するキーワードを購入し始めました。
しかし、この実験の2週間後、このデータマイニングの方法を使用して、データが「隔離中」であった地域に関する情報を収集できることに気付きました。
その結果、キーワードを購入し、特定の国の市民に広告をターゲティングすることで、どの国の当局が市民（または世界）に嘘をついているのかを知ることができます。ちなみに、これはCOVID-19だけでなく、他のトピックにも当てはまります。たとえば、この研究を見てください。
政府は死者の数を隠しています、これは100％真実です。彼らがどれだけ隠すかは言うのが難しいです。彼らは長い間、データを完全に管理していたため、何が起こっているのかについての独立した情報にアクセスする機会がありませんでした。
野党ACT-ワザレンド党のリーダー、Zitto Kabwe、タンザニア
タンザニアでのCOVID-19の症例
東アフリカの国であるタンザニアでは、5月8日以降509例のCOVID-19感染が報告されています。それ以来、新しい症例は報告されていません。
アノスミアに関する検索クエリの分析は、COVID-19感染の検出されたケースの数と相関し、この指標を予測することさえ可能にします。アノスミアはCOVID-19の最も一般的な症状です。つまり、タンザニアでは、5月8日以降に新しい症例が実際にない場合、アノスミアに関する情報を探すことはめったにないことを期待する必要があります。
しかし、タンザニア政府がCOVID-19感染の新しい症例の報告を停止したのと同じ週に、同国はアノスミア関連の検索で世界第2位にランクされました。
すぐに登場混雑した病院と夜の埋葬を示す現場からのメッセージ。
批評家は、タンザニア政府が病気の実際の範囲とそれが主張している命の数について国民に知らせなかったと非難している。
タンザニア人のデータをもとに、実物を見るために、タンザニア政府が沈黙していた頃から「匂いがしない」というキーワードを購入し、タンザニア全土を検索しました。
これがタンザニアのすべての地域のヒートマップです。
タンザニア
での「においがしない」という言葉のクエリの分析2020年5月8日から31日まで、タンザニアの英語を話す居住者は毎日平均93回のクエリを行ったことが判明しました。
Google広告の機能の1つは、ブラウザ言語がSwahiliに設定されているユーザーにここで広告を配信できないことです。この言語は、英語を話す1人あたり、約12.15人のタンザニア人によって話されています。 Googleは国内のデバイスの約5.1％からのデータを持っていることに留意する必要があります。
その結果、タンザニアでのアノスミアの実際の検索数は、実際には1日あたり約1824回に近いことがわかりました。 Googleでは広告キャンペーンデータの少なくとも94.9％を開示することを許可していないため、国内で実際に何が起こっているかを概算するために、見つかった検索セッションの数に19.61を掛けました。
比較のために、5月8日から5月31日までの間に3251回のアノスミア検索がニューヨークで記録されました。同時に、18,143件の感染が報告されました。検索セッションと感染の比率は1：5.5のようになります。
シカゴでは、同じ期間に同じ比率が1：4でした。
コロンビア特別区では1：1.96です。
私がターゲットにしたほとんどの米国の都市では、確認されたCOVID-19の症例数は、検索数を1.75〜6倍上回っていました。
また、タンザニアでは、5月8日以降、毎日約1,824件のアノスミア検索が行われています。
正確な結果は疑問の余地がありませんが、米国では「臭いの喪失」（「臭いの喪失」）など、アノスミアに関連するより漠然とした要求は考慮していません。また、特定の地域でGoogleが持っているユーザーデータとデバイスデータの正確な違いもわかりません。
しかし、いずれにせよ、5月には、タンザニアでの1日あたりのCOVID-19症例の実際の数は、小さな4桁の数字で表すことができると私は推測しています。
多分この数は少ないです。しかし、それは確かにゼロに等しくありません。GoogleデータがCOVID-19との戦いにどのように役立つかを
次に示します。
COVID-19の患者数の短期予測に適用されるように、「ナウキャスティング」と呼ぶことができるのは、Google検索エンジンを使用して病気の広がりを観察することです。これは、ビル・ランポスのモデルによって証明された実用的な手法です。
しかし、この手法は失敗する可能性があります。最初で最も有名なnaukastingツールであるGoogleFlu Trendsは、発売から3年後に機能を停止しました。彼は2013年のインフルエンザの流行のピークを予測するのを助けることができませんでした。
「しかし、引き出すことができる最も有用な結論は、検索データの分析が信頼できないということではありません」とサム・ギルバートは書いています。 「これは他の方法への追加ですが、置き換えではありません」と彼は付け加えます。
私が見ている別のモデルは、Imperial CollegeLondonによって保守されています。このモデルは、2020年4月29日から5月26日までの4週間のタンザニアでの実際の感染数を24689と推定し
ます。Google検索データの分析は、公式の数値に限らず、状況を観察する人々にとって貴重な手がかりになります。
アノスミア関連の検索クエリの分析がCOVID-19の広がりを予測するのに役立たないことが判明したとしても、Google FluTrendsプラットフォームが失敗した後に現れた感情に屈する必要はないと思います。
今はナウキャスティングについて悲観的になる時ではありません。事実、最近の人々はこれまで以上にGoogleに目を向け、他の誰にも言わないことを検索エンジンに伝えています。そして今、これまで以上に、隠された情報を突破し、人々の考え、恐れ、希望（または症状）に関する情報を収集することによって、話されていないことを理解するために利用できる最高のツールが必要です。
当局がデータを隠そうとする場合、自国の市民または全世界から真実を隠そうとすると、ここで話したことを防ぐために、当局はGoogleを完全にブロックする必要があります。そして、人々がGoogleを使用して客観的な情報を見つけることができるからではなく、Googleの検索クエリの分析が、公式データに満足していない人々の研究の方向性を示すことができるからです。
「いくつかの質問に対する答えを見つけるのに役立つ場合、広告は広告ではなくなります。」これは、同僚が自分のしていることをよりよく理解するのに役立つスローガンです。彼らは本質的に商人であるという事実に憤慨しましたが、商業目的で（人々に必要のない商品やサービスを販売するために）Google広告を使用しました。
新しいスニーカーのレビューについてGoogleに質問したり、現在の検疫状況や突然発生した奇妙な症状について検索エンジンに質問したりすると、技術的な観点から、SERPに最初に表示されるのは、 広告。
さらに、これは質問に対する答えです。そして、実際には、もっとたくさん。
この記事で紹介する検索クエリ分析手法を使用して何かを学ぶことを計画していますか？
