Predicting COVID-19 Vaccination

Predicting COVID-19 Vaccination Uptake from Public Discourse: A Machine Learning Approach

Durch die zunehmende Bevölkerungsdichte und das Vordringen von Siedlungen in den Lebensraum von Tieren sind die menschlichen Gesellschaften immer anfälliger für Epidemien. Neu auftretende Epidemien können durch (i) die Entwicklung eines Impfstoffs oder eines Wirkstoffes und (ii) dessen Einsatz bei einem ausreichend großen Teil der Bevölkerung bekämpft werden. Im Falle der COVID-19-Pandemie war die Entwicklung eines wirksamen Impfstoffs zunächst alles andere als sicher, aber letztlich viel schneller und erfolgreicher als die Einführung des Arzneimittels. Diese Aufgabe wiederum stieß auf wichtige, aber lösbare logistische Herausforderungen, konnte aber letztlich einen Teil der Bevölkerung nicht davon überzeugen, sich impfen zu lassen.

In diesem Projekt werden wir die Beziehung zwischen dem öffentlichen Diskurs und der Verbreitung der COVID-19-Impfung erforschen. Das Projekt wird insbesondere untersuchen, wie reale Daten aus Deutschland und England genutzt werden können, um die öffentliche Meinung zur COVID-19-Impfung zu ermitteln, mit dem Ziel, Strategien zu identifizieren, die zur Steigerung der COVID-19-Impfraten geführt haben. Bei der Analyse werden Methoden aus dem Bereichen Big-Data und maschinellem Lernwn auf Twitter-Daten angewandt und diese mit Daten über lokale Impfraten verknüpft. Aus politischer Sicht können die Ergebnisse dieses Projekts genutzt werden, um die öffentliche Gesundheit bei künftigen Pandemien in Echtzeit zu informieren.

Ein zentrales Element des Projekts ist sein interdisziplinärer Ansatz, der Gesundheitsökonomie und Linguistik mit neuen Methoden der Datenwissenschaft verbindet. Unser Projekt wird zu mehreren Kernbereichen der Universität Hamburg beitragen: Dem Forschungsschwerpunkt Infektionsforschung, dem Potenzialbereich Gesundheitsökonomie und der Profilinitiative Linguistische Diversität.

Leitung:

Esra Eren Bayindir, Hamburg Center for Health Economics and Faculty of Business Administration
Robert Fuchs, English Department, Faculty of Humanities
Jonas Schreyögg, Hamburg Center for Health Economics and Faculty of Business Administration
Martin Spindler, Hamburg Center for Health Economics and Faculty of Business Administration