Correlation between National Influenza Surveillance Data and Google Trends in South Korea

Abstract

BackgroundIn South Korea, there is currently no syndromic surveillance system using internet search data, including Google Flu Trends. The purpose of this study was to investigate the correlation between national influenza surveillance data and Google Trends in South Korea.MethodsOur study was based on a publicly available search engine database, Google Trends, using 12 influenza-related queries, from September 9, 2007 to September 8, 2012. National surveillance data were obtained from the Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) influenza-like illness (ILI) and virologic surveillance system. Pearson's correlation coefficients were calculated to compare the national surveillance and the Google Trends data for the overall period and for 5 influenza seasons.ResultsThe correlation coefficient between the KCDC ILI and virologic surveillance data was 0.72 (p<0.05). The highest correlation was between the Google Trends query of H1N1 and the ILI data, with a correlation coefficient of 0.53 (p<0.05), for the overall study period. When compared with the KCDC virologic data, the Google Trends query of bird flu had the highest correlation with a correlation coefficient of 0.93 (p<0.05) in the 2010-11 season. The following queries showed a statistically significant correlation coefficient compared with ILI data for three consecutive seasons: Tamiflu (r = 0.59, 0.86, 0.90, p<0.05), new flu (r = 0.64, 0.43, 0.70, p<0.05) and flu (r = 0.68, 0.43, 0.77, p<0.05).ConclusionsIn our study, we found that the Google Trends for certain queries using the survey on influenza correlated with national surveillance data in South Korea. The results of this study showed that Google Trends in the Korean language can be used as complementary data for influenza surveillance but was insufficient for the use of predictive models, such as Google Flu Trends.

Uso de la herramienta Google Trends para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza en Argentina

“…Esto coincide con las fuertes correlaciones halladas en estudios realizados en Corea de Sur, China y España para términos relacionados con los síntomas como fiebre, tos y dolor de garganta, en sus respectivos idiomas 19,24,25 . Los restantes términos, vinculados a la definición de la enfermedad y al tratamiento, no fueron significativos en el modelo de regresión, aunque fueron conservados en el modelo completo para un mejor control de potenciales sesgos 26 .…”

“…Los restantes términos, vinculados a la definición de la enfermedad y al tratamiento, no fueron significativos en el modelo de regresión, aunque fueron conservados en el modelo completo para un mejor control de potenciales sesgos 26 . De hecho, aunque en este estudio no presentaron asociación significativa, los términos referidos al tratamiento presentaron buenas correlaciones en otros trabajos, por ejemplo el Tamiflu 19 . En este estudio no se utilizaron términos tan específicos como influenza o Tamiflu, ya que éstos son más utilizados por los médicos y no por la población general.…”

“…Debido a estos problemas, y tomando en consideración que no es posible acceder a los términos de búsqueda y algoritmos utilizados en el GFT, los cuales no han sido divulgados por la compañía 10,11,18 , en el presente trabajo se prefirió utilizar los resultados de búsqueda de términos del GT para desarrollar un modelo local, sin recurrir a los resultados del GFT. Otras dos razones motivaron la elección del uso del GT para desarrollar un modelo propio: (i) la necesidad de adaptar de forma constante los modelos 16 y (ii) la conveniencia de obtener parámetros que relacionen las búsquedas de términos a nivel de país con los casos de ETI 19 . Siguiendo esta línea de acción, el objetivo del presente trabajo fue obtener un modelo para estimar los casos de ETI, a partir de los términos de búsquedas en Internet provistos por el GT, y validar los resultados comparando el presente modelo y los resultados del GFT con los casos de ETI informados por el Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud de Argentina (SNVS).…”

Global Disease Monitoring and Forecasting with Wikipedia

“…When appropriately trained, these methods can be quite accurate; for example, many of the cited models can produce near real-time estimates of case counts with correlations upwards of r = 0.95. The collection of disease surveillance work cited above has estimated incidence for a wide variety of infectious and noninfectious conditions: avian influenza [52], cancer [55], chicken pox [67], cholera [81], dengue [50,53,84], dysentery [76], gastroenteritis [56,61,67], gonorrhea [64], hand foot and mouth disease (HFMD) [72], HIV/AIDS [75,76], influenza [34,36,54,57,59,62,63,65,67,68,71,74,[77][78][79][80]82,83,[85][86][87][88][89][90][91][92][93], kidney stones [51], listeriosis [70], malaria [66], methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) [58]<...>…”

“…Openness. Deep access to search queries from Baidu, a Chinese-language search engine serving mostly the Chinese market (http://www.baidu.com) [64,74,76]; Google [36,[50][51][52][53][54][56][57][58][59][60][65][66][67][69][70][71][72][73]75]; Yahoo [55,68]; and Yandex, a search engine serving mostly Russia and Slavic countries in Russian (http://www.yandex.ru), English (http://www. yandex.com), and Turkish (http://www.yandex.com.tr) [75], as well as purpose-built health website search queries [61][62][63] and access logs [72,93] are available only to those within the organizations, upon payment of an often-substantial fee, or by some other special arrangement.…”