Si el río de Twitter suena, agua lleva. O virus, en este caso. Dentro de todo el ruido informativo que a veces generan las redes sociales, en ocasiones los patrones anómalos de sus comunidades son útiles como indicador temprano de un acontecimiento. Por ejemplo, con ‘neumonías raras’ a comienzos de 2020 se observa cómo anticipa brotes de manera eficaz.
Así lo ha demostrado un equipo italiano que ha comparado el uso masivo de palabras como ‘neumonía‘ en distintas regiones de Europa durante las primeras semanas de 2020, respecto a años anteriores. Han publicado sus resultados en Scientific Reports (Nature), tras usar el software libre de geolocalización de mensajes Qgis.
Descontando el efecto de las primeras noticias sobre el coronavirus, tanto Lombardía, Comunidad de Madrid como Île de France-París y Ródano-Alpes (limítrofe con el norte italiano) se pusieron a la cabeza de menciones indirectas a manifestaciones del coronavirus. Los datos empezaron a ser significativos desde mediados de enero de 2020, respecto a las mismas fechas del año anterior.
Resulta llamativo que las menciones a ‘neumonía’ o ‘tos seca’ van creciendo progresivamente desde inmediatamente después del verano en Italia. Pero se ve un claro cambio de tendencia al arrancar el mes de enero de 2020. En España, ocurre tras la segunda semana de ese mes.
Dicho esto, este tipo de inferencias tiene sus limitaciones a la hora de considerar a las redes como centinelas de algunas enfermedades. Empezando porque el debate público depende de muchos factores. Y las temáticas no sólo parten de la experiencia personal de quien tuitea.
Es cierto que en medios de comunicación, el tema del coronavirus empezó a tomar protagonismo desde mediados de enero, según este otro trabajo español, pero entre las palabras clave relacionadas no destacaba ‘neumonía’. El gran incremento de la preocupación coincide con la suspensión del Mobile World Congress, el 12 de febrero de 2020.
¿Estaba circulando masivamente el coronavirus en enero en estos países? Los datos epidemiológicos, a partir de muestras de pacientes de esas semanas, no dicen eso. Aunque un mes después sí que hay bastantes indicios de que casos diagnosticados de gripe seguramente fueron infecciones por SARS-CoV-2.
No era gripe
Los autores, liderados por el economista Massimo Riccaboni, (IMT Lucca Italia), crearon una base de datos única con todos los tuits que contienen la palabra clave neumonía en los siete idiomas más hablados de la Unión Europea (inglés, alemán, francés, italiano, español, polaco y holandés) durante el período comprendido entre el 1 de diciembre de 2014 y el 1 de marzo de 2020.
“Hicimos una serie de ajustes para evitar la sobreestimación del número de tuits que mencionaban casos de neumonía entre diciembre de 2019 y enero de 2020”, explican. “Con la excepción de Alemania, las distribuciones en las dos temporadas de invierno son estadísticamente diferentes para todos los países”.
No eran gripes. De hecho, el equipo de Riccaboni destaca que la del año pasado no derivó en tantos casos compatibles con neumonía, respecto a temporadas anteriores. De ahí que se pueda deducir que buena parte de esas menciones en Twitter estaban relacionadas con COVID-19, aun cuando no se le había puesto nombre a la enfermedad.
Aumentaron los tuits que mencionaban neumonías antes de que se informara en las noticias sobre el coronavirus
Massimo Riccaboni (IMT Lucca), Scientific ReportsPublicidad
“Curiosamente, los hallazgos sugieren un aumento significativo en los tuits que mencionan neumonía mucho antes de que se informara oficialmente en las noticias sobre el brote de coronavirus”, explican en el paper.
El internet de las cosas malas y las malas cosas de internet
A finales de febrero de 2020, España ya era el quinto país del mundo donde más se buscaba el término coronavirus en Google, según Trends. Para la palabra neumonía, un incremento se nota desde la semana del 12 de enero, disparándose en la primera semana de marzo, especialmente en Navarra y Madrid. Aunque, cuidado con interpretar directamente los datos de tendencias de búsqueda.
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Digitalización y COVID-19
La pandemia que nos volcó a las redes
“Nuestro estudio se suma a la evidencia de que las redes sociales pueden ser una herramienta útil de vigilancia epidemiológica” añade Massimo Riccaboni, profesor titular de Economía en la Escuela IMT. Bien interpretadas, pueden ayudar a interceptar los primeros signos de una nueva enfermedad, antes de que prolifere sin ser detectada, y también rastrear su propagación», dice Massimo Riccaboni.
La falta de identificación de las señales de alerta temprana dejó a muchos gobiernos nacionales ciegos ante la escala sin precedentes de una inminente emergencia de salud pública. Pero las redes sociales son sólo un complemento o apoyo.
Los autores destacan que la monitorización de las redes sociales podría ayudar a las autoridades de salud pública a mitigar los riesgos de rebrotes, por ejemplo, adoptando medidas más estrictas donde las infecciones parecen estar aumentando, o viceversa.
Google fracasó anticipando brotes de gripe
Estas herramientas también podrían allanar el camino hacia un sistema integrado de vigilancia epidemiológica gestionado globalmente por organizaciones internacionales de salud.
Y no son nuevas. En 2008, Google empezó a usar sus algoritmos para anticipar el pico de la gripe estacional. El proyecto, llamado Google FluTrends, sin embargo, terminó fracasando, al sobreestimar el papel de las búsquedas.
Más tarde investigadores de California mejoraron el modelo en combinación con los CDC y los datos de Google. Mientras que otro equipo publicó en Science otro trabajo en que analizaba las debilidades del modelo y algunos límites de los big data para anticiparse a fenómenos como estos. Sobre todo cuando los datos originales llegan de formas cambiantes.
Algo tan simple que Google introdujese resultados sugeridos indujo a muchas más búsquedas aparentemente relacionados con la gripe que, sencillamente, se convirtieron en ‘datos basura’ para anticipar una epidemia.
Personas expertas en información y salud pública, como Chunlei Tang (Universidad de Harvard, EE.UU.) lo llaman garbage in, garbage out epidemiológico. Es decir, se pueden tener cantidad de datos de entrada, muy detallados, pero poco significativos sobre síntomas de una enfermedad. Los resultados, tras procesarlos, serán poco útiles y desviados de la realidad.
El reto, ahora, es doble. Discriminar del arsenal de datos útiles que ofrecen las redes sociales aquellos que, inequívoca y cosistentemente, está revelando que algo ocurre en la salud de un número significativo de personas en un territorio. Mucho antes de que lleguen al centro de salud.
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