In einem gemeinsamen Projekt mit der Goethe-Universität Frankfurt zeigen die Ko-Autoren Prof. Iryna Gurevych, und Dr. Kevin Stowe vom Fachgebiet Ubiquitous Knowledge Processing, wie die Vorhersage von COVID19-Fällen mit Hilfe von Twitter- und Google-Daten verbessert werden kann. Da wirkungsvolle Entscheidungen der Politik von den Schätzungen zukünftiger Neuerkrankungen abhängen, sind genaue Vorhersagen entscheidend.

In ihrer Studie zeigt das Team, wie die Vorhersagen der Fälle der John Hopkins Universität (JHU) für Deutschland um 79% von den offiziellen Zahlen abweichen. Durch die Einbeziehung relevanter Google-Suchanfragen und Tweets lässt sich die Zahl neuer Fälle potenziell besser vorhersagen als durch die alleinige Verwendung von Daten der JHU.