Google arama hacmi verileri ile Türkiye’de hastalık farkındalık günlerinin etkinliğinin değerlendirilmesi

Abstract

Bu çalışma kapsamında, Türkiye'de toplumun belirli hastalık ve sağlıkla ilgili farkındalık tarihlerinde, o hastalıklarla ilgili olarak internetten bilgi arama davranışlarında farklılık olup olmadığını tespit etmek amaçlanmıştır. Yöntem: Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) ve Birleşmiş Milletler (BM) gibi uluslararası kuruluşlar tarafından desteklenen uluslararası farkındalık günlerine/aylarına sahip 20 farklı hastalık seçilmiş ve bu hastalıklara ilişkin Google tarafından geliştirilen Google Trends verileri ile 2008 ve 2018 yılları arasındaki Türkiye'nin çevrimiçi arama hacmi verileri kullanılarak retrospektif bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Çevrimiçi arama hacimlerinin yıllara göre değişimlerine bakıldığında, "otizm" kelimesinin son 10 yılda %372 artış ile en yüksek artış hızına sahip olan hastalık kavramı olduğu saptanmıştır. Araştırma kapsamında seçilen sağlık ve hastalık ile ilgili kavramların Google arama hacimlerinin aylara göre fark analizi sonuçları değerlendirildiğinde, 20 kavramdan dokuzunda istatistiksel olarak anlamlı fark olduğu sonucuna ulaşılmıştır. AIDS, kanser, otizm, diyabet, meme kanseri, down sendromu, obezite, akciğer kanseri ve KOAH; araştırma kapsamında anlamlı bulunan kavramlardır. Bu hastalıkların Google arama hacimleri farkındalık günlerinin olduğu aylarda diğer aylara göre artış göstermiştir. Sonuç: Bu bulgular, farkındalık etkinliklerinin çevrimiçi arama sonuçlarını ve dolayısıyla da halkın farkındalığını etkileyebileceğini göstermiştir. Dolayısıyla hastalık veya sağlık farkındalık etkinliklerinin artırılarak halkın bilinçlendirilmesi ve dolayısıyla olumlu sağlık davranışlarının artırılması önerilmektedir.

Association of COVID‐19 with lifestyle behaviours and socio‐economic variables in Turkey: An analysis of Google Trends

“… 51 , 52 , 53 , 54 In addition, it can be used to determine the success rates of awareness programmes. 55 , 56 , 57 Many studies show that it is also invaluable for correlation assessments and prediction models of a range of infectious diseases, including Middle East Respiratory Syndrome (MERS), Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), H1N1, Ebola, Zika virus and more. 45 , 58 , 59 , 60 , 61 , 62 Analyses of confirmed cases are particularly useful in uncovering key epidemiological parameters such as incubation periods, infectious periods and ongoing outbreaks or the likelihood of an outbreak.…”