非医療従事者である一般の人々が記述したTwitterや検索クエリといったテキストは，ユーザー生成コンテンツの一種ともみなすことができ，大規模な疫学データとして利用可能です．インフルエンザ等の感染症，花粉症等のアレルギーや鬱といったコモンディジーズの調査を行っています．

感染症の流行は，毎年，百万人を越える患者を出しており，常に重要な国家的課題となっています． 本研究室では，代表的なソーシャルメディアであるTwitter からインフルエンザなどの感染症の現状把握／予測を行っています．本研究は，Twitter応用の代表的研究として多く引用され（被引用数270本; 2016現在），高く評価されました． また，この技術を応用した製薬会社のサイト「カゼミル」は，世界最高峰の広告コンクールであるCLIO Healthcare Awards でのGold Awards (最高賞)など多くの賞を受賞しました．

現在，本研究は，新システム「NAIST-ARS (All Range Surveillance System)」として，AMED「迅速・網羅的病原体ゲノム解析法の開発 及び感染症危機管理体制の構築に資する研究」に採択され，実用化に向けて研究が推進されています．