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Google, dime si tengo coronavirus

Google, dime si tengo coronavirus

Columnas miércoles 04 de marzo de 2020 - 01:42

El surgimiento del coronavirus o Covid-19 representa una nueva oportunidad para que gobiernos, científicos, entidades públicas y privadas colaboren en afinar o calibrar herramientas de predicción de brotes de enfermedades basadas en el uso de big data que ayuden a las autoridades a hacer frente a cualquier amenaza de pandemia.
Las experiencias hasta ahora en ese campo han sido agridulces, pues en 2008 la empresa Google lanzo su herramienta “Google Flu Trend” que daba información para hacer un rastreo casi en tiempo real de los brotes de gripa en Estados Unidos.
Esa herramienta se basó en las búsquedas específicas en internet de información relacionada con síntomas de la gripe en casi todo el territorio estadounidense y algunas ciudades de otros países como México.
El buscador procesaba millones de datos y daba una panorámica de las búsquedas por lugar conforme la gente preguntaba a Google qué hacer ante ciertos síntomas, entre otras consultas que fueron afinándose para considerarlas como indicativos de que esos usuarios anonimizados podrían estar contagiados. La herramienta analizaba datos desde 2003 y hasta 2008.
La información se contrastó con la de los Centros para la Prevención y Control de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos basadas en los casos reales y coincidieron, pero los datos de esta fuente se obtenían hasta dos semanas después.
Ante ese desfase en la información de los CDC y la de Google Flu Trend se consideró que por fin se podrían predecir con certeza los brotes infecciosos y así canalizar esfuerzos y recursos a esas poblaciones.
En 2009 se publicó en la revista Nature el estudio Detección de epidemias de gripe utilizando los datos de consulta del motor de búsqueda firmado por Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski y Larry Brilliant que explicó el funcionamiento de Google Flu Trend.
Al ambiente festivo le siguió la decepción cuando en años posteriores las predicciones de Google sobre las visitas que habría a los médicos de pacientes con síntomas de gripe fueron casi el doble de las que realmente ocurrieron.
En 2014 se publicó en la revista Science un artículo de David Lazer, Ryan Kennedy, Gary King y Alessandon Vespignani en el que diseccionaron las fallas de Google, por ejemplo, que la adquisición y procesamiento de los datos no se ajustaron a los modelos válidos para el análisis científico.
El algoritmo de Google es variable y no estático, se ajusta según las necesidades de la empresa, por lo que no podían compararse los datos obtenidos con un modelo usado en 2008 con los recabados y analizados con un modelo diferente en 2013 para explicar un mismo fenómeno.
La transparencia de la herramienta también fue motivo de crítica y análisis, lo cual consideraron algunos que sí cumplía, por ejemplo, Wikipedia, que en 2014 arrojó información para uso abierto y permitió a otros analistas de bases de datos masivas hacer predicciones sobre el comportamiento de la gripe mucho más precisos que Google Flu Trend.
Esta última fue desactivada para uso público en agosto de 2015 y los datos que se recaban con el motor de búsqueda se comparten desde entonces solo con instituciones especializadas en la investigación de enfermedades infecciosas para que ellas generen sus propios modelos.
Esas experiencias podrían ser útiles ahora cuando la ciencia de datos y la inteligencia artificial han evolucionado en los últimos años, pero se requiere un ambiente de colaboración entre quienes desde el gobierno y las entidades privadas generan la información que podría ser socialmente útil para enfrentar desafíos como el que representa el Covid-19, pero desde luego con la intervención de la comunidad científica.

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/CR

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