Un equipo de investigadores de la Universidad de Rochester en New York, al mando de Adam Sadilek, han desarrollado un algoritmo matemático que, utilizando Twitter y un modelo de aprendizaje, puede determinar con 8 días de anticipación cuando una persona enfermará, con una precisión del 90%.
La idea general de este proyecto se basa en algo muy obvio: si una persona se encuentra alrededor de gente en lugares públicos, algunas de esas personas pueden estar enfermas y si tosen o estornudan, probablemente se contagie.
En el estudio analizaron 4.4 millones de tweets que incluían datos de localización. Estos tweets provienen de más de 630.000 usuarios de Nueva York y fueron tomados durante un mes del año 2010.
El resultado fue representado en un gráfico, denominado mapa de calor, el cual se puede usar para predecir, con 8 días de anticipación, cuando una persona que vive o trabaja en cierta área, tiene un alto riesgo de contagio.
En el vídeo de presentación podemos ver, por ejemplo, los puntos rojos como representación de la gente que estará afectada por la gripe común.
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