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Jueves, 8 diciembre 2011
Computación

Analizar el tráfico en Twitter para detectar brotes epidémicos

En una nueva investigación, se ha analizado si es viable utilizar a los medios de comunicación social para rastrear un evento o fenómeno, como brotes de gripe, o la pluviosidad, por citar dos ejemplos.

Las redes sociales como Facebook, y los servicios de microblogging como Twitter, existen desde hace poco tiempo, pero durante su breve historia ya han reflejado con gran nitidez y fuerza algunos fenómenos complejos de ciertas esferas sociales.

Ahora, el equipo de Nello Cristianini y Vasileios Lampos en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Universidad de Bristol, Reino Unido, ha presentado los resultados de sus experimentos con inmensas cantidades de mensajes, etiquetados con su ubicación geográfica, de usuarios en el servicio de microblogging de Twitter, a fin de comprobar su utilidad para investigaciones representativas de las que se podrían hacer mediante esta estrategia.

En un estudio de demostración, a partir de estos mensajes se recolectaron tasas regionales de la incidencia de enfermedades comparables a la gripe, para comprobar si estaba surgiendo una epidemia.

El estudio se ha valido de una metodología basada en el uso de tweets (mensajes a través de Twitter), para rastrear tasas de enfermedades similares a la gripe en varias regiones del Reino Unido. Esta línea de investigación también ha permitido demostrar la eficacia de una herramienta, el Detector de Gripe, que usa el contenido de Twitter para mapear tasas actuales de gripe en varias regiones del Reino Unido.

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Durante varios meses, los investigadores pudieron recopilar información en una base de datos que ya contiene más de 50 millones de mensajes etiquetados con su ubicación geográfica. Esta información luego pudo ser comparada con datos oficiales del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido sobre la incidencia de la gripe en cada región.

Los investigadores usaron novedosos algoritmos de aprendizaje automático que descubrieron automáticamente qué palabras clave en la base de datos de tweets estaban asociadas con niveles elevados de gripe. De esta manera, fue posible crear un modelo predictivo que transformaba la incidencia de las palabras clave en los mensajes, en una estimación de la gravedad del brote de gripe en esa zona.

Si bien es cierto que los usuarios de Twitter no representan a la población general, este estudio indica que se le puede usar para hacer un seguimiento de ciertos fenómenos colectivos.


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