Twitter puede predecir cuándo te enfermarás

La gente se enferma todos los días, pero también tiende a describir cómo se siente a través de las redes sociales. Estar en la cama con gripe y tener un dispositivo con conexión Web cerca hace que redes como Twitter puedan convertirse en sistemas de reporte en tiempo real sobre la evolución de un determinado virus. Esto fue comprobado por Adam Sadilek y su equipo de la Universidad de Rochester en New York, utilizando varios millones de tweets provenientes de usuarios en la Gran Manzana. A través de sus cálculos, Sadilek y su equipo llegó a la conclusión de que es posible predecir cuándo una persona tendrá gripe, hasta ocho días antes del primer síntoma.

La gripe tiene ciertos momentos durante el año en los que golpea con mayor intensidad, pero tampoco se la puede restringir a los caprichos del calendario o a la medición de la temperatura. La opinión general entre los expertos es que el frío no da gripe, sino que el hecho de estar encerrado para protegerse del frío es un factor más importante en el desarrollo del virus. Las campañas de vacunación se han multiplicado alrededor del globo, en especial desde los efectos provocados por la llamada Gripe A (H1N1), pero la historia no se termina allí. La gripe no es conocida por quedarse de brazos cruzados, y la vacuna desarrollada un año puede no servir al siguiente. En otras palabras: Quien pesca la gripe, debe maniobrar como pueda. Descansar y permanecer en cama puede ser complicado para aquellos particularmente activos, y cuando uno se siente mal, algo bastante común es que las redes sociales se conviertan en una “vía de declaración”.

Twitter es una de esas vías, y con la ayuda de más de cuatro millones de tweets que incluían información de geolocalización en la ciudad de New York (630 mil usuarios durante un mes en 2010), un equipo de la Universidad de Rochester ha sido capaz de desarrollar una especie de sistema de predicción para la gripe. Esta creación de Adam Sadilek y sus colegas puede llevar a este método de predicción al nivel de un individuo, y determinar cuándo una persona se va a enfermar de gripe hasta ocho días antes de tener los primeros síntomas. El sistema está basado en un algoritmo que puede diferenciar aquellos casos en los que una persona dice estar enferma de verdad, frente a cuando se usa en Twitter la palabra “enfermo” para describir otras sensaciones, como “estoy enfermo de esperar”.

El nivel de precisión alcanzado por este sistema es de un nada despreciable 90 por ciento, pero aún con un número tan importante a favor, existen ciertos límites. Comencemos por el hecho de que no todos envian un tweet cada vez que tienen gripe, y también hay otros factores a tener en cuenta, como por ejemplo, que las zonas con menores recursos económicos tienden a registrar mayor cantidad de casos de los que realmente se reportan. Por último, quisiera agregar que Twitter puede indicar una cierta tendencia, pero cuesta un poco considerar como confiables a los tweets por sí solos. Ahora, si en el futuro los desarrolladores expandieran la capacidad del sistema para incorporar otras fuentes (como posts en Facebook o incluso Google Plus), sería mucho más interesante explorar esos datos.