Twitter sigue siento una fuente infinita de datos. La plataforma de microblogueo ya es usada para proyectar los resultados de la taquilla de cine, inclinaciones políticas y reputaciones de marca. Ahora, investigadores están usando los mensajes de 140 caracteres para determinar la evolución de la gripa en un área geográfica en particular.
Científicos de la Universidad de Northeastern usaron la red social para rastrear el virus en tiempo real. Al analizar tuits dentro de un modelo computacional y combinar esos datos con parámetros sobre el virus, pudieron hacer seguimiento de cómo se propagó la gripe y pronosticar su desarrollo con hasta seis semanas de anticipación.
“A medida que el transporte moderno ha impulsado la movilidad humana, el riesgo de epidemias o pandemias de enfermedades infecciosas está aumentando”, dijo Qian Zhang, el primer autor del estudio. “En particular, la influenza estacional resulta en millones de enfermedades y miles de muertes cada año en todo el mundo… Una información exacta en tiempo real ayudaría a las agencias de salud pública, así como las unidades de salud, a estar mejor informadas y preparadas”.
Con su nueva plataforma, Zhang y sus colegas buscaron desarrollar modelos que pudieran ayudar a las agencias de salud pública a entender mejor y predecir cómo evolucionan las epidemias. Al incorporar las ubicaciones de GPS de los usuarios de Twitter que estaban publicando mensajes sobre cuan miserables se sentían debido a los síntomas de a gripa, el investigador fue capaz de determinar la gravedad de la epidemia en lugares de todo Estados Unidos.
El equipo de la Universidad de Northeastern creó su modelo en respuesta a un concurso lanzado en 2013 por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE.UU. que pedía métodos para proyectar la temporada de influenza. Aunque su modelo se destacó gracias a su capacidad para predecir cierta dinámica del virus, y hasta qué punto la epidemia alcanzaría su punto máximo, los científicos lo ven como como un trabajo colaborativo con todos los otros equipos, dijo Zhang.
El estudio aun no ha terminado. Para el futuro inmediato, el equipo continuará analizando epidemias, agregando nuevos parámetros, y usando Twitter para más detalles. “La evolución de las epidemias puede ser bastante diferente de temporada a temporada”, dijo Zhang. “Significa que tenemos que explorar un gran espacio de parámetros y simular miles de modelos, de los cuales podemos identificar un conjunto de posibles modelos que describan mejor las epidemias de gripe para cada estación”.
