DOI: 10.25666/dataosu-2019-01-25
title: Wikipedia network analysis of cancer interactions and world influence
title: Etude de l'influence globale des cancers et de leurs interactions via l'analyse des réseaux d'articles Wikipédia

description: We apply the Google matrix algorithms for analysis of interactions and influence of 37 cancer types, 203 cancer drugs and 195 world countries using the network of 5 416 537 English Wikipedia articles with all their directed hyperlinks. The PageRank algorithm provides the importance order of cancers which has 60% and 70% overlaps with the top 10 cancers extracted from World Health Organization GLOBOCAN 2018 and Global Burden of Diseases Study 2017, respectively. The recently developed reduced Google matrix algorithm gives networks of interactions between cancers, drugs and countries taking into account all direct and indirect links between these selected 435 entities. These reduced networks allow to obtain sensitivity of countries to specific cancers and drugs. The strongest links between cancers and drugs are in good agreement with the approved medical prescriptions of specific drugs to specific cancers. We argue that this analysis of knowledge accumulated in Wikipedia provides useful complementary global information about interdependencies between cancers, drugs and world countries.
description: Nous appliquons les algorithmes issus de la matrice de Google pour l'analyse des interactions et de l'influence de 37 types de cancers, 203 médicaments, et 195 pays en utilisant le réseau de 5 416 537 articles de l'édition anglaise de Wikipédia. L'algorithme PageRank fournit un classement des cancers les plus influents ; le top 10 de celui-ci recouvre à 60% et 70% les top 10 des cancers extraits respectivement du classement 2018 de l'OMS GLOBOCAN et du classement 2017 du Global Burden of Diseases Study. L'algorithme récemment développé de la matrice de Google réduite permet de construire les réseaux d'interactions entre les cancers, les médicaments, et les pays, en prenant en compte tous les chemins directs et indirects entre ces 435 entités sélectionnées. Ces réseaux réduits permettent d'obtenir la sensibilité des pays à certains cancers et certains médicaments. Les liens les plus intenses entre les cancers et les médicaments sont conforment aux prescriptions médicales actuellement approuvées. Nous pensons que cette analyse de savoir accumulé dans Wikipédia fournit une information utile et complémentaire concernant interdépendance entre cancers, médicaments et pays.
description: Audience: General, Research, Informal Education, Stakeholder, Policy maker
description: Project: APEX - Analyse Physique des résEaux compleXes, Projet recherche, financement 2017 (Region Bourgogne Franche-Comté)
description: Project: GNETWORKS - Google matrix analysis of real complex networks, I-SITE UBFC (COMUE UBFC)
description: Label: I-SITE BFC (Initiative pour le SITE Bourgogne Franche-Comté)
description: Derived or compiled data: Web crawling of Wikipedia editions (May 2017) to retrieve information.
description: Simulation or computational data: PageRank, CheiRank and 2DRank algorithms have been used to rank articles of the English Wikipedia language edition (May 2017). Reduced Google matrix method has been used to infer interactions between articles.