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i 寄生虫学:挖掘互联网以检验寄生虫学假设。

iParasitology: Mining the Internet to Test Parasitological Hypotheses.

机构信息

Department of Zoology, University of Otago, P.O. Box 56, Dunedin, New Zealand.

Department of Zoology, University of Otago, P.O. Box 56, Dunedin, New Zealand.

出版信息

Trends Parasitol. 2021 Apr;37(4):267-272. doi: 10.1016/j.pt.2021.01.003. Epub 2021 Feb 2.

DOI:10.1016/j.pt.2021.01.003
PMID:33547010
Abstract

Digital data (internet queries, page views, social media posts, images) are accumulating online at increasing rates. Tools for compiling these data and extracting their metadata are now readily available. We highlight the possibilities and limitations of internet data to reveal patterns in host-parasite interactions and encourage parasitologists to embrace iParasitology.

摘要

数字数据(互联网查询、页面浏览量、社交媒体帖子、图像)正在以越来越快的速度在线积累。现在,编译这些数据并提取其元数据的工具已经唾手可得。我们强调了互联网数据的可能性和局限性,以揭示宿主-寄生虫相互作用中的模式,并鼓励寄生虫学家接受 i 寄生虫学。

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iParasitology: Mining the Internet to Test Parasitological Hypotheses.i 寄生虫学:挖掘互联网以检验寄生虫学假设。
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The people science: can passively crowdsourced internet data shed light on host-parasite interactions?人群与科学:互联网众包数据是否能揭示宿主-寄生虫相互作用?
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引用本文的文献

1
Social media as a tool for detecting underdiagnosed parasitic infections: the case of spirocercosis.社交媒体作为一种诊断未确诊寄生虫感染的工具:旋毛虫病案例。
Parasitol Res. 2023 Dec 12;123(1):29. doi: 10.1007/s00436-023-08054-4.
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