Cuando un tuitero habitual enferma de gripe es seguro que proporciona detalles sobre su condición a través de varias plataformas tecnológicas, ya sea para avisar que faltará al trabajo o a clase, para justificar su ausencia en alguna reunión social, para conseguir un consejo que lo haga sentir mejor o simplemente para que sus amigos y seguidores se den por enterados.

Esto ha sido aprovechado por científicos del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (Ceiich) de la Universidad Nacional Autónoma de México, quienes crearon un sistema para analizar los posibles brotes de epidemias de gripe o influenza en poblaciones en las que personas de habla hispana se comunican a través de Twitter.

Se trata de un seguimiento continuo de esa plataforma tecnológica en poblaciones con más de 5 mil habitantes, que al detectar más de 10 por ciento de mensajes en español relacionados con la gripe, envía señales para predecir por dónde podría avanzar la enfermedad, aseveró Ricardo Mansilla, investigador del Ceiich y líder del proyecto.

Si el sistema detecta, por ejemplo, continuos reportes de brotes de gripe (entre los tuiteros) en una región cercana a Mérida, Yucatán, y éstos alcanzan 10 por ciento respecto de la población total de ese pueblo o ciudad, inmediatamente el mecanismo hace simulaciones de la posible movilidad de la epidemia: nos puede decir a dónde podría llegar en seis, 12, 18 y 24 horas.

Gracias a ello, señaló el académico, se pueden realizar cercos sanitarios y revisiones de personas en las regiones afectadas para frenar la propagación de la enfermedad. Con esto se podría evitar cerrar restaurantes, escuelas y labores, como sucedió en abril de 2009 con el brote de influenza A/H1N1, que inició en México. Eso fue exagerado. De contar con una herramienta como ésta, se pudo haber hecho un mapa y decidir qué zonas era necesario cerrar, cuáles se podían dejar abiertas y dónde tomar otras precauciones.

Mansilla refirió que rastrear las epidemias es un reto para los sistemas de salud mundiales debido a que por la movilidad de los seres humanos es difícil de monitorear. La manera más razonable para resolverlo es a través de teléfonos móviles, gracias a éstos podemos conocer dónde se mueve la gente. Lo triste es que aun cuando presentamos el proyecto a las compañías telefónicas en el país, ninguna quiso cooperar.

El mecanismo funciona de la siguiente manera: cada que existe un tuit en habla hispana, un primer algoritmo del sistema –que se actualiza automáticamente cada cinco minutos– lo detecta, incluso tiene la capacidad de reconstruir la frase a un español correcto, debido a que muchas personas usan códigos o abreviaturas.

Concluido ese proceso, otro algoritmo clasifica las frases. “¿Cuál es la probabilidad de que esa frase implique que la persona está enferma? Si alguien escribe: Tengo gripe, es un hecho que está enfermo, pero puede ser que redacte: Qué mal me cae la gripa, y para ello el sistema cuenta con 13 mil frases clasificadas, que son la base. Por último, hay un filtro final, que se encarga de reducir aún más las frases que no necesariamente signifiquen que los usuarios de Twitter estén enfermos.

Para el académico, las redes sociales han generado mayor nivel de comunicación entre la sociedad, pero también son una herramienta para atender problemas sociales, como la salud pública, ya que epidemias de gripe o influenza derivan en grandes gastos y pueden convertirse en enfermedades más graves.