por Actualmente, las redes sociales se han convertido en una herramienta que permite hacer estimaciones sobre la posible expansión de enfermedades contagiosas.
Ricardo Mancilla Corona, investigador del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades de la Universidad Nacional Aautónoma de México (UNAM), aprovecha los mensajes de usuarios de Twitter para estudiar cómo se extienden los casos de gripe e influenza.
Pero Twitter no es la única de las redes sociales que sirve para realizar esos cálculos.
Actualmente, gracias a los check ins que los usuarios hacen en la aplicación Foursquare, se puede estudiar el movimiento en las ciudades y eso contribuye al conocimiento de la dinámica de las personas enfermas.
De acuerdo con Mancilla Corona, el tipo de información que se puede extraer de las redes sociales es fundamental para la construcción de nuevos modelos matemáticos para estudiar epidemias.
Incluso, si eres habitante o viajas en los próximos meses a la Ciudad de México, tú podrías ser parte de un experimento de este tipo, ya que la capital del país será parte de los estudios sobre cómo se mueve la gente y todo se realizará a través de los check in de Foursquare.
¿Cómo se analizan las redes sociales?
El investigador mexicano cuenta con un innovador proyecto que consiste en monitorear y localizar geográficamente las publicaciones que se generan en Twitter, en los que el texto deje claro que la persona está enferma.
Tras hallar las publicaciones, los comentarios se clasifican automáticamente y forman una base de datos.
Esto es posible, de acuerdo con el experto, gracias a que en los últimos años, se ha avanzado mucho en algoritmos que pueden hacer la traducción o interpretación automática de un texto.
La tecnología permite incluso que se completen palabras o que se sustituyan palabras mal escritas, ampliamente usadas en las redes sociales, por la palabra correcta más aproximada.
«Nosotros tomamos los mensajes que, según el algoritmo, presentan una probabilidad de al menos 90% de que la persona que lo escribió esté enferma», dice Mancilla.
Explica además que el algoritmo es capaz de reconocer palabras claves como gripa, influenza o catarro, además de que distingue comentarios generales que no significan que una persona está enferma, de otros que sí significan que un usuario de redes sociales sí está enfermo.
Una vez que la computadora identifica a una persona enferma de gripe, el algoritmo ignora el resto de sus mensajes durante 7 días, que es lo que aproximadamente dura una gripa. Así no se tienen enfermos duplicados.
Con las frases y la ubicación geográfica del usuario de Twitter se construye un mapa que se actualiza una vez por minuto. Este mapa viral muestra la posición geográfica de todas las personas que, en español, publicaron en redes sociales que estaban enfermas.
Los mapas están asociados con Google Street View y, aunque no dan la ubicación exacta de la persona que envío el tuit sino la de la torre de comunicación más cercana, sí serían útiles para indicar a autoridades sanitarias la acumulación de enfermos en un lugar específico.
Al respecto, ya existe una aplicación disponible para iPhone y iPad, llamada Viral Map, en la cual una persona puede reportarse como enferma.
En el futuro, esta app se adaptará para integrarse con Google Glass. Si el usuario descarga voluntariamente la aplicación y le da autorización al sistema, los lentes de última tecnología podrán mandar mensajes señalando que hay personas enfermas de gripa o influenza cerca.
Este tipo de aplicaciones permitirá en el futuro a los usuarios geolocalizar las farmacias más cercanas , e incluso saber cuáles de ellas tienen disponibles los medicamentos.
Tomado de Plano Informativo / Editor: Conrado Vives Anias.