Hace poco, a través de GNIP, se ha publicado una entrevista con Rumi Chunara, una ingeniera que investiga en la Harvard Medical School. En esa entrevista se habla de su trabajo en la identificación de epidemias a través del uso de datos sociales y particularmente de los procedentes de las redes sociales.
Para esto se ha acuñado el término infodemiología o infovigilancia (infodemiology, infoveillance en inglés) que ya ha sido usado para resaltar diversos usos del mismo, principalmente en lo que se refiere a la gripe A y twitter (ver por ejemplo lo que se escribió en "Salud con cosas", en la Revista de la Asociación Colombiana de Infectología, o en el instituto DEP). Ya hemos hablado aquí del uso de las búsquedas en Google para describir la situación de gripe y de lo acertado de las mismas (ver "Tres estornudos, resfriado seguro"). Sin duda nos encontramos ante un campo muy prometedor en la vigilancia de salud pública.
Rumi Chunara se refiere ahora al uso que se podía haber hecho de los datos sociales para la detección precoz del cólera en Haití. Hace hincapié además sobre las razones de por qué los datos sociales varian a lo largo de un brote o acerca de que cada situación será diferente dependiendo del contexto del evento.
Interesantes estas dos puntualizaciones, y particularmente la segunda: eso mismo sucede en la epidemiología estándar de campo (sin info), pero es peculiar ver como las redes sociales, como no podía ser de otra forma, reproducen situaciones que se veían antes del advenimiento de esto que llamamos web 2.0 o salud 2.0. A algunos les parece futuro y, sin embargo, a otros nos trae recuerdos: ¿recuerdos del futuro?.
El problema que tiene usar los datos de las redes sociales es que no todo el mundo está en las redes sociales, una perogrullada, pero que se olvida con frecuencia, sobre todo por quienes se acercan a este mundo de la "Infovigilancia" desde el lado de las ingenierías. Esta falta de cobertura (dejar fuera a todos los que no estén en las redes) como sesgo de selección cuestiona la validez externa del estudio.
ResponderEliminarBasta con mirar el informe "Los ciudadanos ante la e-Sanidad" publicado por ONTSI para comprobar como en España el acceso a Internet está situado entorno al 66,4% de los hogares. El porcentaje en Haití posiblemente sea más bajo y ya sabemos nosotros la relación entre enfermedad, pobreza y acceso a recursos (entre ellos internet).
Como comentas en el post siguiente es muy importante la formación en epidemiología. Un clásico en esta formación es el caso de Literaty Digest y las sondeos telefónicos previos a las elecciones presidenciales de 1936 en EE.UU que daban por ganador a Landon en lugar de Roosevelt...
Hola Manuel, Ca va? J'espère que tu vas bien! Esta claro el sesgo de selección, lo que no quita que se puedan sacar algunas conclusión. Este ejemplo es muy significativo: estudio sobre los participantes en el 15-M a partir de encuesta en redes sociales. No nos dirá el porcentaje d ela población que participó, pero si como eran los que participaron. Para los vigilantes: método rápido de obtener datos, rapidez en su cálculo. interpretación y difusion. http://www.encuesta15m.cc/core.html Proyecto Hackaton I Jornadas de Periodismo de Datos (2013)
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