Ciudad de México, 29 de abril (SinEmbargo).- En la última década, Wikipedia se convirtió en uno de los portales más poderosos en la red del mundo de la información, tan poderoso, de hecho, que incluso puede mostrar cuando la gente está enferma. De esta manera, investigadores del Hospital Infantil de Boston encontraron que el monitoreo de tráfico de este sitio (que supera los 500 millones de visitantes al mes) puede indicar el número de personas simplemente han cogido la gripe.
De esta manera, David McIver y John Brownstein fueron capaces de desarrollar un modelo de análisis de la cantidad de tráfico en los artículos de Wikipedia relacionadas con la influenza, en tiempo real para estimar los niveles de la gripe en la población estadounidense, publicó la revista PLOS Computational Biology.
Por su parte, los investigadores dijeron que este método produjo información dos semanas antes que los datos publicados por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC, por sus siglas en inglés), e incluso 17 por ciento más rápido que los datos de Google Flu Trends.
“La principal ventaja de los datos de Wikipedia es que son completamente abiertos y para todos, por lo que cualquier persona puede crear sus propios modelos o mejorar el nuestro”, dijo David McIver al sitio Materia.
El uso de herramientas sociales para predecir el comportamiento de las masas se está desarrollando cada vez más desde hace unos años. De esta manera, redes sociales como Twitter o Facebook, o buscadores como Google, sirven como indicadores de tendencias que pueden ser más reveladoras que cualquier encuesta o estudio realizado fuera de internet. Sin embargo, el problema es poder cribar de entre todos los tuits o de búsquedas para encontrar un sentido a toda la avalancha de información que se genera cada segundo en la red de redes, la cual puede servir –entre otras cosas– para predecir epidemias.
Aprovechando este recurso, ya se han realizado varios estudios y experimentos al respecto en el ámbito académico, pero ahora también se está trabajando en el ámbito empresarial y por parte de organismos para aprovechar toda la sabiduría que representa el big data, en el que las actividades simultáneas de millones de internautas tienen algo que decir. Así, la última herramienta en sumarse a la fiesta de los datos sociales es Wikipedia, luego de que investigadores de la Escuela Médica de Harvard determinaran que su uso es capaz de predecir con precisión, en tiempo real, la llegada de los brotes de gripe en Estados Unidos.
Sin duda, Wikipedia se encuentra bastante presente en la vida diaria y es una herramienta de consulta a la que gran cantidad de internautas recurren de manera casi automática al menor asomo de duda. Por tal motivo, resulta lógico pensar que determinados picos o tendencias de uso pueden resultar reveladores. No por nada esta enciclopedia virtual es ya la primera fuente de información médica entre los pacientes e incluso trabajadores sanitarios, por lo que si en un momento determinado se disparan significativamente las búsquedas sobre una dolencia contagiosa, esto puede indicar que hay una epidemia incubándose.
McIver y Brownstein calcularon el número de veces a los que ciertos artículos de Wikipedia se accedió todos los días, entre diciembre de 2007 agosto de 2013. El modelo que desarrollaron tuvo un buen desempeño a través de las temporadas de gripe y a través de eventos como la pandemia de H1N1 en 2009, que recibió un alto nivel de atención de los medios, publicó International Business Times.
“Cada temporada de influenza ofrece nuevos retos e incertidumbres tanto para el público, como para la comunidad de salud pública. Esperamos que con este nuevo método de monitorización de la gripe, podemos aprovechar los datos disponibles al público para ayudar a la gente a obtener información precisa, casi en tiempo real, sobre el nivel de carga de la enfermedad en la población”, agregaron los investigadores en un comunicado adjunto.
