Wissenschaftler suchen illegale Arzneimittel-Angebote auf Twitter

Gibt es bei sozialen Medien eine Kontrolle illegaler Aktivitäten? Aus der Sicht eines Laien scheint das schon alleine angesichts der Fülle der Daten kaum vorstellbar. Es geht aber doch, haben Forscher aus Kalifornien jetzt gezeigt. Mit einem innovativen mehrstufigen Verfahren zur Analyse von Web-Daten ist es ihnen gelungen, illegalen Anbietern von rezeptpflichtigen Opioiden auf die Schliche zu kommen. Wie sie das genau bewerkstelligt haben, ist in der November-Ausgabe des American Journal of Public Health nachzulesen. 

Step by Step die Stecknadel im Heuhaufen finden

Für ihre umfangreiche Studie setzten die Autoren in einem dreistufigen Prozess moderne Methoden für Big-Data-Analysen ein, wie das Cloud Computing, Machine Learning und Web Content-Analysen. Die Daten erhoben sie aus dem Kurznachrichtendienst Twitter, der derzeit rund 328 Millionen Nutzer verzeichnet (Zahl aus dem ersten Quartal 2017). Zuerst filterten die Forscher die Tweets über Schlüsselwörter für verschreibungspflichtige Opioide.

Dann identifizierten sie mithilfe von Wortkombinationen, zum Beispiel aus den Begriffen „Name des Opioids“, „buy“, „cheap“, „price“, „discount“, Leitmotive im Zusammenhang mit der illegalen online-Vermarktung. Damit konnten sie aus Tausenden von Tweets „Signaldaten“ herausfiltern. Die meisten enthielten Links zu externen Webseiten, die danach mithilfe der „forensischen Evaluation“ der Webseiten-Inhalte weiter untersucht wurden. Alle Webseiten, die offenbar illegale Rx-Opioide verkauften, wurden rechtlich klassifiziert. Außerdem wurde ermittelt, wo sie registriert waren. Für die rechtliche Klassifizierung nutzten sie die Einteilung des Unternehmens LegitScript LLC, das sich mit der Verifizierung und Überwachung von online-Apotheken beschäftigt. Eine der LegitScript-Kategorien wird mit „rogue“ (illegal, unsicher, irreführend) bezeichnet.

Suche nach gängigen Opioiden

Die Datenerhebung erstreckte sich auf einen Zeitraum von fünf Monaten im Jahr 2015. Insgesamt analysierten die Datenwissenschaftler fast 620.000 Tweets, die Schlüsselwörter für verschreibungspflichtige Medikamente mit suchterzeugenden Opioiden enthielten. Die Sammlung umfasste sowohl INN (Codein, Fentanyl, Hydrocodon, Oxycodon) als auch Handelsnamen von in den USA gebräuchlichen Opioiden wie Oxycontin (Oxycodon), Percocet (Oxycodon/Paracetamol) und Vicodin (Hydrocodon/Paracetamol).