Una de las multiples aplicaciones de esta red social y
tal vez una de las de mayor potencial, puede ser como herramienta de vigilancia
epidemiológica. Tener la posibilidad de acceder a una conversación mundial de
más de 130 millones de usuarios activos, con más de 500 millones de
publicaciones por día (Decahouse Twitter Nov 2012), es una valiosa oportunidad
para conocer de primera mano la cotidianidad de millones de personas alrededor
del mundo, entender como diversas variables afectan su calidad de vida y en
combinación con iniciativas científicas poder aprovechar funcionalmente estos
datos para convertirlos en conocimiento aplicable en diferentes aspectos de la
sociedad, como por ejemplo en la integración con la vigilancia, predicción y
detección temprana de enfermedades
Ya en julio de 2012, un grupo de
investigación de la Universidad de Rochester en New York, realizó un ejercicio de predicción de la
propagación del virus de la gripa, tomando algunas publicaciones geolocalizadas
de Twitter y más recientemente la Cornell University de New York publicó
en la revista Science, un estudio cuya
base fueron 509 millones de Tuits que se analizaron para detectar tendencias en
los cambios de ánimo de la población indexada.
En esta oportunidad hemos querido tener un
acercamiento experimental al sector de la salud y para tal efecto hemos tomado
más de 30 mil menciones georreferenciadas a Colombia y provenientes de 22.957
autores, con el objetivo de monitorear conversaciones con términos asociados a
síntomas, dolencias y quejas relacionadas a salud; para ubicarlas luego
dentro de un contexto epidemiológico que nos permitiera identificar información
referente a las “dolencias” generales que son expresadas abiertamente por
dichos autores.
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio
demuestra como progresivamente a lo largo día y producto de las jornadas
laborales/académicas, se van deteriorando los estados de salud de los autores,
teniendo la mayor concentración de “quejas” a las 8 p.m; con mayor
predominancia en los días Lunes, Miércoles y Domingo. Particularmente el día
viernes es el de menor volumen de publicaciones, seguramente por la proximidad
del descanso del fin de semana.
También nos llamó la atención que después de realizar
un barrido a nivel de procesamiento de lenguaje natural, identificamos el uso
de manera reiterada de componentes especiales en el lenguaje (emoticones y
lenguaje ofensivo) para acentuar el estado y los sintomas expresados.
Ejercicios como este permiten desmitificar aún más
estos canales y mejorar en entendimiento del uso que se puede dar a la información
extraída de las redes sociales como insumo para conocer en tiempo real de las
conductas y hábitos de una población y vincular diferentes especialistas para
generar hallazgos detallados sobre los patrones de comportamiento e iniciativas
que ayuden en la mejoría de las condiciones y calidad de vida.
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