La gente se enferma todos los días y actualmente las redes sociales son una ventana para que las personas describan cómo se sienten. Estar en la cama con gripe y tener acceso a Twitter puede convertirse en un sistema de reporte en tiempo real sobre la evolución de un determinado virus. Esto fue comprobado por investigadores de la Universidad de Rochester en Nueva York, que utilizaron varios millones de tuits provenientes de usuarios en la Gran Manzana.
A través de sus cálculos, los investigadores llegaron a la conclusión de que es posible predecir cuándo una persona tendrá gripe, hasta ocho días antes del primer síntoma.
La gripe tiene varias temporadas durante el año en las que se presenta con mayor intensidad, pero esta no se puede restringir a un calendario o a la medición de la temperatura. Las campañas de vacunación se han multiplicado alrededor del mundo, en especial desde los efectos provocados por la llamada gripe H1N1, pero la historia no se termina allí. La gripe no es conocida por su pasividad, ya que la vacuna desarrollada un año puede no servir al siguiente.
Cuando uno se siente mal, algo bastante común es que las redes sociales se conviertan en una vía de declaración. Twitter es una de esas vías y con la ayuda de los más de cuatro millones de tuits que incluían información de geolocalización en la ciudad de Nueva York, los investigadores de la Universidad de Rochester fueron capaces de desarrollar un sistema de predicción para la gripe.
El sistema está basado en un algoritmo que puede diferenciar aquellos casos en los que una persona dice estar enferma de verdad, frente a cuando se usa en Twitter la palabra ‘enfermo’ para describir otras sensaciones, como ‘estoy enfermo de esperar’.
El nivel de precisión alcanzado por este sistema es de un 90%, pero aún existen ciertos límites. Como el hecho de que no todos envian un tuit cada vez que tienen gripe y también hay otros factores a tener en cuenta, por ejemplo, que las zonas con menores recursos económicos tienden a registrar mayor cantidad de casos de los que realmente se reportan. Por último, Twitter puede indicar una cierta tendencia, pero cuesta un poco considerar como confiables a los tuits por sí solos.
Esperemos que el sistema en un futuro pudiese expandir su capacidad para incorporar otras fuentes como Facebook, Google Plus o incluso redes sanitarias, ya que sería mucho más interesante explorar esos datos, pero sin lugar a duda es un gran inicio en un campo con mucho potencial. A continuación, un video que muestra las diferentes fluctuaciones de gripe registradas.
Referencia: Newscientist