Algoritmo toma información de Twitter para predecir cuándo enfermará un usuario.
No son pocos los proyectos que ven en las redes sociales una especie de termómetro que ofrece indicios del ánimo de una sociedad o al menos de una parte de ella, tanto más preciso cuanto extendido sea su uso.
Partiendo de esta premisa, Adam Sadilek, profesor de la Universidad de Rochester, y otros colegas idearon una manera de anticipar el momento en que una persona se enfermará, hasta con 8 días de antelación, sirviéndose únicamente de datos recolectados en Twitter.
Este modernísima procedimiento de adivinación comienza con una máquina de aprendizaje que por medio de un algoritmo examinó durante un mes casi 4 y medio millones de tweets, todos acompañados de su correspondiente localización geosatelital (GPS) y posteados por más de 63 mil usuarios de Twitter residentes en Nueva York. La función principal del algoritmo fue distinguir entre tweets de personas que estuvieron enfermas y otros de quienes estaban enfermas al momento de tweetear al respecto, además de separar las frases que aunque incluyeran el verbo “enfermar” (“sick”), no se referían a una situación de salud.
La programación fue realmente exitosa, pues acertó en 9 de cada 10 predicciones de personas sanas que una semana después cayeron enfermas.
Este proyecto de Sadilek es el primero en su tipo en utilizar información recolectada de las redes sociales para rastrear en tiempo real el progreso de una enfermedad.
