• Un informe de la VIU sostiene que el Big Data representa una “gran promesa” para detectar pandemias y es capaz de adelantarse dos semanas de media a los datos ofrecidos por organismos públicos
  • Plataformas como Wikipedia han permitido predecir con precisión el número de casos de gripe con una diferencia de apenas 0,27% con respecto a los datos oficiales
  • Los riesgos naturales afectan a más de 40 millones de europeos y a más de 276 millones de personas en Latinoamérica

 La Universidad Internacional de Valencia  ha elaborado un informe de investigación en el que se recoge que las herramientas derivadas del Big Data (Google, Wikipedia, Twitter, entre otras), representa una “gran promesa” para ayudar a detectar pandemias y hacer estimaciones de salud pública siempre en compañía de fuentes científicas y organismos oficiales como la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es decir, ha matizado, como “complemento perfecto y no como sustitutivo” de las herramientas científicas.

BannerDe esta manera, el estudio sostiene que actualmente el análisis de este tipo de datos ofrecidos por plataformas como Wikipedia, han permitido predecir con precisión el número de casos de gripe con una diferencia de apenas 0,27% con respecto a los datos oficiales y “casi en tiempo real”, ya que se han adelantado unas dos semanas de media a los organismos públicos.

Los autores explican que si en un determinado día se disparan significativamente las búsquedas sobre una dolencia contagiosa, nos hace suponer que hay una epidemia gestándose y podemos actuar cuando todavía es incipiente. Por lo que reclaman ahondar en la colaboración entre el Big Data, la comunidad científica y el sector público.

Así se desprende del trabajo de investigación realizado por Emilia H.Lopera y Antonio Romero, sobre la ‘Comunicación de crisis y pandemias en la era de Internet: el papel de la ciencia y la tecnología’, que pretende analizar la comunicación de crisis en salud pública y la función que en el contexto actual cumple el Big Data.

En esta línea, el trabajo explica que redes sociales como Twitter nos facilitan geolocalizar los mensajes, lo que nos permite predecir epidemias en tiempo real en lugares concretos al permitir seguimientos de palabras relacionadas con un determinado riesgo para la salud pública.

 

https://youtu.be/XOxPD6HKnwk