ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN RABIES GOOGLE TRENDS DATA AND RABIES OUTBREAK AND FREQUENCY DATA

Year 2019, , 93 - 99, 29.12.2019

Berrin Şentürk

https://doi.org/10.33461/uybisbbd.633414

Cited By: 1

Abstract

In this study,
using “rabies“ keyword, 2005-2019 Google Trends internet search data and the
same period International Office of Epidemic Diseases using outbreak rabies
data, provincial outbreak numbers, incidence of disease by years and Google Trends
data as a sub-region It was investigated. In the study, the number of provinces
in the frequency distribution was taken into consideration in determining the
regions. In the evaluations made by ratio analysis method; outbreak, frequency
distribution and ranking from top to bottom in the lower region, the first 25,
15 and 10 provinces were evaluated. According to Google Trends data, 52% (13/25
Provinces), 66,6% (9/15 Provinces), and 80% (8/10 Provinces) searches took
place in regions with the highest number of provinces in the frequency
distribution of the disease. The findings of the study revealed the importance
of using Google Trends data ranking in disease prevention and control.

Keywords

Google Trends, Rabies, Outbreak

GOOGLE TRENDS KUDUZ TARAMA VERİLERİ İLE KUDUZ HASTALIĞI MİHRAK VE FREKANS VERİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ

Abstract

Bu çalışmada “Kuduz” anahtar kelimesi kullanılarak,
01.01.2005-30.06.2019 tarihleri arasındaki Google Trends internet tarama
verileri ile aynı dönem Uluslararası Salgın Hastalıklar Ofisi Kuduz mihrak
verileri kullanılarak il düzeyinde mihrak sayıları, hastalığın yıllar
itibariyle görülme sıklığı ve Google Trends verilerinde alt bölge olarak
bildirilen iller arasındaki ilişki araştırılmıştır. Çalışmada bölgelerin
belirlenmesinde frekans dağılımı içinde en çok yer alan il sayıları dikkate
alınmıştır. Oran analizi yöntemi ile yapılan değerlendirmelerde; mihrak sayısı,
frekans dağılımı ve alt bölge için büyükten küçüğe doğru yapılan sıralama ile ilk
25, 15 ve 10 il değerlendirilmiştir. Google Trends verilerinde aramaların %52
oranında (13/25 İl), %66,6 (9/15 İl) ve %80 (8/10 İl) oranında hastalığın
frekans dağılımında en çok sayıda yer alan illerin bulunduğu bölgelerde
gerçekleştiği tespit edilmiştir. Elde edilen çalışma bulguları Google Trends
veri sıralamasının hastalık koruma ve kontrolünde kullanımının önemini ortaya
koymuştur.

Keywords

google eğilimleri, kuduz, Mihrak

References

• Althouse Bm, Ng Yy, Cummıngs Dat. (2011). Prediction of Dengue Incidence Using Search Query Surveillance. PLoS Negl Trop Dis 5(8), e1258. doi:10.1371/journal.pntd.0001258.
• Dugas Af, Jalapour M, Gel Y, Levın S, Torcaso F, Igusa T, Rothman Re. (2013). Influenza Forecasting with Google Flu Trends, Plos One, 8(2), e56176
• Gınsberg J, Mohebbı Mh, Patel Rs, Brammer L, Smolınskı Ms, Brıllıant L. (2009). Detecting Influenza Epidemics using Search Engine Query Data, Nature 457, 1012 –1014.
• Goel S, Hofman Jm, Lahaıe S, Pennock Dm And Watts Jd. (2010). Predicting consumer behavior with Web search, PNAS, 107 (41), 17486–17490.
• Hampson K, Coudevılle L, Lembo T, Sambo M, Kıeffer A, Attlan M, Barrat J. Aet al., (2015). Global Alliance for Rabies Control Partners for Rabies Prevention. PLoS Negl Trop Dis. 9(4), e0003709.
• Kpmg Peat Marwıck Llp. (1996). “Financial Ratio Analysis Project,” Final Report, US Department of Education.
• Jemberu Wt, Molla W, Almaw G, Alemu S. (2013). Incidence of Rabies in Humans and Domestic Animals and People’s Awareness in North Gondar Zone, Ethiopia. PLoS Negl Trop Dis 7(5): e2216. doi:10.1371/journal.pntd.0002216.
• Google Trends. (2019). Google Trends (https://Trends.Google.com.tr/Trends/explore?date=2005-01-01%202019-06-30&geo=TR&q=kuduz).
• Regea G. (2017). Review on Economic Importance’s of Rabies in Developing Countries and Its Controls, Arch Prev Med, 2(1): 015-021.
• Shwıff Sa, Brown Vr, Dao Tt, Elser J, Trung Hx, Tıen Nn, et al., (2018). Estimating the economic impact of canine rabies to Viet Nam 2005–2014. PLoS Negl Trop Dis 12(10): e0006866.
• Wallace Rm, Etheart Md, Doty J et al., (2016). Dog-Mediated Human Rabies Death, Haiti, Emerg Infect Dis, 22(11),1963–1965. doi:10.3201/eid2211.160826.
• Wahıs (2019). Wahis interface, country information, disease information, Turkey, Rabies, https://www.oie.int/wahis_2/public/wahid.php/Countryinformation/Countryhome (Erişim 1.10 2019)
• Yıldız MS. (2018). Google Search Trends: An Application For Health Services Related Queries ın Turkey, International Journal of Health Management and Strategies Research, 4(2): 168-179.
• Zeybek Ö,Uğurlu E, Yuceoglu B. (2018). Google arama trendi verileriyle tüketicilerin harcama niyetleri öngörülebilir mi? Çevirim içi perakende sektörü uygulaması, 19. Uluslararası Eyi Sempozyumu (17-20 EKİM 2018).