El uso de Twitter en el seguimiento de la propagación de la gripe

Author: Tanatat

Freedigitalphotos – Tanatat

Un programa de monitoreo de redes sociales (Hashtag de salud en Twitter) dirigido por el profesor de geografía Ming-Hsiang Tsou de San Diego State University, podría ayudar a los médicos y funcionarios de la salud conocer dónde y cuándo se producen brotes severos en tiempo real. Declaró Tsou: «Existe la posibilidad de utilizar los Social Media para mejorar realmente la manera en que controlamos la gripe y otros problemas de salud pública».

Hay un desfase de dos semanas en el tiempo entre los primeros hospitales que detectan el aumento de pacientes con gripe y los Centers for Disease Control and Prevention (CDC) para emitir una advertencia regional.  La imprevisibilidad de la gripe hace que sea difícil para los hospitales y los organismos regionales de salud prepararse para saber dónde y cuándo desplegar los médicos y enfermeros dotados con vacunas y medicamentos. El proyecto global se llama “Trazando un mapa de ideas del ciberespacio al espacio real” y está financiado por una subvención de $ 1,3 millones de dólares de la National Science Foundation. El mes pasado, los primeros resultados del proyecto fueron publicados en la revista Journal of Medical Internet Research 1 .

Author: Nutdanai Apikhomboonwaroot

Freedigitalphotos – Nutdanai Apikhomboonwaroot

Tsou y sus colegas seleccionaron 11 ciudades de Estados Unidos donde los informes de Enfermedades de declaración obligatoria eran fácilmente disponibles y desarrolló un programa de ordenador para controlar los tweets provenientes de las ciudades dentro de un radio de 17 millas. Siempre que la gente tuiteara las palabras clave «gripe» o «influenza», el programa podía registrar el nombre de usuario, la ubicación (coordenadas GPS, si está disponible), el contenido de 140 caracteres del Twitter, fecha y hora; si el tweet provenía de un teléfono móvil o un ordenador, si se trataba de un tweet o retweets y si se incluía un enlace a un sitio web. Desde junio de 2012 hasta principios de diciembre, el algoritmo registró 161.821 tweets que contenían la palabra «gripe», 6.174 que contenían «influenza». Tsou comparó luego los datos de su equipo con los informes regionales y de las agencias de salud de los condados. Nueve de las 11 ciudades mostraron una correlación estadísticamente significativa entre los brotes notificados a nivel local y un recuento más alto de lo normal de los tweets que contenían palabras clave. El algoritmo de Tsou detectó brotes en 5 ciudades antes que los informes locales.

Author: Smarnad

Freedigitalphotos – Smarnad

El siguiente paso en la investigación de Tsou es la caza de correlaciones aún más precisas entre los datos de enfermedades similares a la influenza (ILI) y sintomática específica de palabras claves como «tos», «estornudar», «congestión» y «dolor de garganta».

– – – – – – – – –

¿Qué es un Hashtag?


1NAGEL, Anna C., TSOU, Ming-Hsiang, SPITZBERG, Brian H., et al. The Complex Relationship of Realspace Events and Messages in Cyberspace: Case Study of Influenza and Pertussis Using Tweets. Journal of Medical Internet Research [en línea]. Octubre 2013, Vol. 15, n. 10, p. e237 [Consulta: 20 Noviembre 2013]. ISSN 14388871. Disponible en: doi: 10.2196/jmir.2705.


 
 

Deja una respuesta

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Salir /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Salir /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Salir /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Salir /  Cambiar )

Conectando a %s