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Wikipedia para predecir epidemias

Mujer frente a laptop

El uso de herramientas sociales -redes como Twitter o buscadores como Google- para predecir el comportamiento de las masas se desarrolla cada vez más en nuestros días.

Empezó siendo una serie de experimentos en el ámbito académico, pero ya se trabaja con ellas desde numerosas empresas y organismos para aprovechar toda la sabiduría del big data: millones de internautas haciendo lo mismo a la vez tiene que indicar algo.

El problema es calibrar, ajustar lo que verdaderamente significa una avalancha de tuits o de búsquedas en un sentido, en un momento, en un lugar.

La última herramienta en sumarse a la fiesta de los datos sociales ha sido Wikipedia, después de que unos investigadores de la Escuela Médica de Harvard hayan determinado que su uso es capaz de predecir con precisión, en tiempo real, la llegada de los brotes de gripe en EE.UU. Dado que esta enciclopedia online está muy presente en nuestras vidas, parece lógico pensar que determinados picos o tendencias de uso pueden suponer que cuando el río suena, agua lleva. No en vano, Wikipedia es ya la primera fuente de información médica entre los pacientes y los propios trabajadores sanitarios.

Si en un determinado día se disparan significativamente las búsquedas sobre una dolencia contagiosa, esto debe suponer que hay una epidemia gestándose. Los investigadores David McIver y John Brownstein se centraron en las visitas que recibieron 35 entradas de la Wikipedia en inglés relacionadas con la gripe: desde “resfriado común” hasta “fiebre” pasando por todas las variedades del virus conocidas (H1N1, H5N1, etc.) y remedios como el Tamiflu.

Recogieron información de 294 semanas en las que, de media, se realizaban unas 30.000 consultas diarias, con picos de 334 000 visitas. Y cruzaron los datos obtenidos en Wikipedia, con las estadísticas de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE.UU. (CDC): descubrieron que podían predecir con precisión el número de casos de gripe con una diferencia de apenas el 0,27% con respecto a los datos oficiales. Y, lo más importante, podían ofrecer estos datos casi en tiempo real: dos semanas antes que las autoridades médicas, que tardan ese tiempo en elaborar sus predicciones a partir de sus sistemas propios de información.

Desde la Plaza / El Comercio/ AMH