Algoritmo basado en Twitter puede predecir cuando un usuario enfermará (90% de precisión)

Un equipo de investigadores de la Universidad de Rochester en New York, al mando de Adam Sadilek, utilizando Twitter y un modelo de aprendizaje, pudieron determinar, con 8 días de anticipación, cuando una persona sana se enfermará, con un nivel de certeza cercano al 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 mapa de calor (Heatmap), 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.

El vídeo que tienen a continuación presenta una visualización del mapa de calor en la ciudad de Nueva York.  Cuando más roja es un área, más gente está afectada de gripe en la misma.

Más información en el sitio de Adam Sadilek.

[Fuente AllTwitter] [Imagen Adam Sadilek, University of Rochester]

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