Una de las ventajas aparejadas a la pérdida intimidad de transportar siempre un smartphone con geolocalizador, y que mostremos toda clase de información personal en las redes sociales, tiene que ver con el hecho de que en todo momento se dónde estamos, a dónde vamos, cuánto tiempo estamos en un sitio, a qué velocidad nos movemos, qué hacemos allí.
Esta información, naturalmente, es privada (aunque estoy convencido de que, progresivamente, nos vamos a ver obligados a redifinir los límites de la intimidad, como ya se ha hecho en diversas ocasiones a lo largo de la historia). Sin embargo, la minería de datos en conjunto, a nivel estadístico, sin poner cara a los generadores de datos, puede ser tremendamente fructífera.
Algunos ejemplos de los beneficios del big data ya han sido analizados en Xataka Ciencia, como en Prediciendo el crimen gracias a los datos masivos o Cuando se acerca un huracán, a la gente le da por comprar determinado producto del supermercado.
También las búsquedas de Google, a través de la herramiento Google Flu Trends, nos ha servido para predecir brotes de gripe, aunque últimamente haya mostrado más flaquezas que éxitos.
VIH
Ahora, tal y como sugiere un estudio llevado a cabo por la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) y que ha sido publicado en la revista Preventive Medicine, los datos recopilados por Twitter también pueden servir para controlar la propagación del contagio del VIH, prediciendo dónde se van a producir determinados focos, así como el comportamiento relacionado con las drogas, partiendo de la base de que se ha asociado el consumo de algunas drogas con comportamientos sexuales con riesgo y otras enfermedades infecciosas.
Para llevar a cabo el estudio, los investigadores recopilaron más de 550 millones de tuits, registrados entre el 26 de mayo y el 9 de diciembre de 2012, y generaron un algoritmo cuyo objeto era encontrar palabras o frases que sugiriesen el consumo de drogas o conductas que fuesen potencialmente peligrosas como tomar drogas o tener sexo.
Finalmente, el resultado se plasmaba en un mapa de dónde se originaban estos tuits parar comparar si coincidían con las zonas en las que ya se habían notificado casos de VIH.
El secreto de esta prospección predictiva se encuentra en este algoritmo diseñado especialmente para controlar los tuits en tiempo real, asignando de dónde vienen los mensajes y vinculándolos con los datos existentes sobre la localización geográfica de los casos de VIH, gracias este mapa interactivo.
El resultado de la investigación fue capaz de interceptar 8.538 tuits con comportamiento sexual con riesgo y 1.342 con sugerencia de consumo de drogas estimulantes, lo que condujo a establecer una relación significativa entre los datos de los tuits y las ciudades en las que se habían registrado más casos de VIH.
Después de obtener tales resultados, los investigadores señalan que es posible emplear los datos en tiempo real de medios como Twitter para crear un mapa que ayude a predecir futuros casos de VIH o de consumo de drogas, y este modo crear políticas de prevención.
Vía / News Medical
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