보건 기관의 유행병 정보 전문가들은 질병 발병 뉴스를 감지하고 추적하기 위해 다양한 소스를 모니터링하며, 온라인 미디어 모니터링도 포함됩니다. 2016년에 프랑스 동물 건강 유행병 감시 플랫폼(Platform ESA)을 위해 개발된 웹 질병 정보 자동 추출 플랫폼(PADI-web)은 온라인 미디어로부터 발병 관련 뉴스를 모니터링하고 수집하여 사용자가 질병 발병을 감지하고 대응할 수 있게 합니다. PADI-web를 통해 수집된 방대한 양의 발병 관련 뉴스를 바탕으로, 이 도구에 포착된 다양한 온라인 미디어 소스가 발병에 대한 커뮤니케이션을 어떻게 유도하는지 더 잘 이해하여 사용자가 좀 더 목표 지향적이고 효과적인 유행병 정보(EI) 과정을 수행할 수 있도록고자 했습니다. 우리는 2018년부터 2019년까지 전 세계적으로 PADI-web에 의해 포착된 조류 인플루엔자(AI)와 아프리카돼지열병(ASF) 발병의 커뮤니케이션 소스를 이분 그래프 네트워크로 구축했습니다. 연구를 위해 지수 랜덤 그래프 모델(ERGM)을 사용해 온라인 미디어 소스가 질병 발병에 대해 소통하도록 하는 역학적, 사회경제적, 문화적 요인을 평가했습니다. 우리의 AI 네트워크는 212개 소스에서 199개의 AI 발병을 설명하는 436개 뉴스 보도에서 969개 뉴스를 전달했습니다. ASF 네트워크는 204개 소스에서 277개 ASF 발병을 설명하는 594개 뉴스 보도에서 1340개 뉴스를 전달했습니다. ERGM은 각각의 네트워크에 대해 적합했습니다. 두 모델 모두 국제기구와 뉴스통신사 사이트가 온라인 뉴스 사이트보다 발병에 대해 커뮤니케이션할 가능성이 더 높았습니다(AI의 OR=4.8, OR=3.2, p<0.001; ASF의 OR=3.1, OR=4.7, p<0.001). 연구기관(AI, OR=2.3, p<0.001)과 수의당국(ASF, OR=3.6, p<0.001)도 온라인 뉴스 사이트보다 정보 원천일 가능성이 높았습니다. 우리의 연구는 PADI-web이 모니터링하는 온라인 미디어 소스에서 동물 및 인수공통 전염병 발병에 대한 소통을 이끄는 요인을 확인했습니다. 이 정보는 EI 전문가와 PADI-web 사용자가 특정 소스를 특화 및 커버리지와 질병의 역학적 상태를 기반으로 모니터링하는 데에 도움이 될 수 있습니다. 또한 우리의 결과는 데이터에 충분히 대표되지 않는 국가와 지역에서 EI 정보를 수집하는 다른 방법을 사용할 수 있음을 시사합니다.