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  • Abril 2018Nº 499
Apuntes

Salud pública

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Predecir la gripe con Twitter

La información en las redes sociales puede aprovecharse para prever epidemias.

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La predicción de las epidemias de gripe antes de que aparezcan ayudaría a que los dirigentes adoptaran medidas que redujeran las muertes por gripe, que oscilan entre 290.000 y 650.000 al año en todo el mundo. En un estudio reciente, un equipo de investigadores describe que han logrado predecir con precisión las epidemias, incluso con dos semanas de antelación, gracias tan solo al contenido de las conversaciones en las redes sociales. Estos hallazgos podrían utilizarse, al menos en teoría, para dirigir los recursos a las regiones que más los necesitaran.

Un equipo del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico, en el estado de Washington, reunió datos lingüísticos de las conver­saciones en Twitter sobre temas sin relación aparente con la gripe, como el tiempo o el café. Basándose en esta información, los investigadores concretaron cuándo y dónde era más probable que se produjeran las próximas epidemias de gripe.

Utilizaron un modelo informático de apren­dizaje profundo que imita las capas de neuronas y la capacidad de memoria del cerebro humano. El algoritmo analizó cómo cambiaban en Twitter el estilo del lenguaje, las opiniones y los comportamientos comunicativos durante un tiempo, y si estos cambios estaban relacionados con informes posteriores de epidemias de gripe.

«La belleza del modelo de aprendizaje profundo que utilizamos reside en considerar las emociones y variables lingüísticas a lo largo del tiempo para predecir el futuro», afirma la informática Svitlana Volkova, que dirigió el estudio publicado el pasado diciembre en PLOS ONE. Los intentos anteriores de predicción de epidemias de gripe por Internet, como los estudios que utilizaban los registros de Twitter y Wikipedia, así como del proyecto Google Flu Trends (evolución de la gripe en Google), exploraban solo las palabras específicamente relacionadas con la gripe. En cambio, el trabajo de Volkova examinó 171 millones de tuits generales y dio mejores resultados que los otros modelos basados en exclusiva en buscar palabras o datos clínicos que sugieran una epidemia inminente.

Según Mark Dredze, informático de la Universidad Johns Hopkins que no participó en el estudio, «la estimación de la gripe en poblaciones localizadas y específicas rompe las barreras de lo que creíamos que podíamos hacer [con las redes sociales] y nos abre la puerta a nuevas posibilidades».

El epidemiólogo Matthew Biggerstaff, de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de EE.UU., advierte de que todavía estamos en los albores de la predicción de la gripe. Pero los investigadores confían cada vez más en Internet para complementar los datos oficiales, que se limitan a la pequeña proporción de pacientes infectados que acuden al médico. Además, una herramienta así podría ayudarnos un día a identificar la evolución de la gripe en las regiones donde no se generan datos sanitarios.

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