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Flujo de datos de Twitter utilizado para predecir brotes de gripe
En 2008, Google lanzó su ahora famoso sitio web sobre tendencias de la gripe. Se basa en la hipótesis de que las personas realizan más consultas de búsqueda relacionadas con la gripe cuando padecen la enfermedad que cuando están sanas. Por tanto, contar el número de consultas de búsqueda relacionadas con la gripe en un país determinado da una buena indicación de cómo se está propagando el virus.
Las predicciones son bastante buenas. Los datos generalmente coinciden con los producidos por organizaciones gubernamentales como los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) en los EE. UU. De hecho, en algunos casos, ha podido detectar una epidemia incipiente más de una semana antes de los CDC.
Eso ha sido muy importante. Una indicación temprana de que la enfermedad se está propagando en una población les da a los gobiernos un buen comienzo en la planificación de su respuesta.
Entonces, una pregunta interesante es si otros servicios en línea, en particular las redes sociales, pueden hacer predicciones similares o incluso mejores. Hoy tenemos una respuesta gracias al trabajo de Jiwei Li en la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh y Claire Cardie en la Universidad Cornell en el estado de Nueva York, quienes han podido detectar las primeras etapas de un brote de influenza usando Twitter.
Su enfoque es en muchos aspectos similar al de Google. Simplemente filtran el flujo de datos de Twitter en busca de tweets relacionados con la gripe que también están geoetiquetados. Eso les permite crear un mapa que muestra la distribución de estos tweets y cómo varía con el tiempo.
También modelan la dinámica de la enfermedad con algunas sutilezas interesantes. En el nuevo modelo, una epidemia de gripe puede estar en una de cuatro fases: fase no epidémica, una fase creciente donde los números están aumentando, una fase estacionaria y una fase decreciente donde los números están disminuyendo.
El nuevo enfoque utiliza un algoritmo que intenta detectar el cambio de una fase a otra lo antes posible. De hecho, Li y Cardie prueban la efectividad de su enfoque utilizando un conjunto de datos de Twitter de 3.6 millones de tweets relacionados con la gripe de aproximadamente 1 millón de personas en los EE. UU. Entre junio de 2008 y junio de 2010.
Para comprobar qué tan bien funcionan sus predicciones, Li y Cardie compararon su análisis con el producido por los CDC. Verificamos que los tweets relacionados con la influenza están altamente correlacionados con la cantidad de casos de enfermedades similares a la influenza (ETI) proporcionados por los CDC, dicen.
Esa parece ser una nueva herramienta poderosa e importante en la batalla contra las epidemias de influenza. Sin duda, proporciona una nueva forma de detectar la enfermedad en sus primeras etapas. De hecho, una tarea interesante será comparar su eficacia con la de otros sistemas, como las tendencias de la gripe de Google y las propias predicciones de los CDC.
Alrededor del 10-15% de las personas contraen la gripe cada año, lo que resulta en alrededor de 50 millones de casos y 500.000 muertes en todo el mundo. Eso es un precio muy alto. La capacidad de detectar el inicio de una epidemia aproximadamente una semana antes de lo que es posible ahora, y hacerlo de forma relativamente económica y sencilla en todo el mundo, podría permitir a los gobiernos y las agencias médicas salvar un número significativo de vidas.
Ref: arxiv.org/abs/1309.7340 : Detección de influenza en etapa temprana de Twitter