Investigadores usan la tecnología de inteligencia artificial para escanear Twitter en busca de señales de abuso de opiáceos
Una epidemia de opiáceos muy publicitada en
los Estados Unidos sigue causando estragos en los bolsillos de la
población. El tema se estado presente en
las principales redes de noticias e incluso captando el interés de algunos realizadores
de documentales. Sin embargo, a pesar de
toda la atención que se dé a este tema, los ciudadanos siguen cayendo bajo el
dominio de estas drogas dañinas.
El alcance de este tema ahora ha llegado a
un nivel verdaderamente aterrador, con sobredosis de drogas (la mayoría de las
cuales involucra la heroína y/u opiáceos recetados) que cobran la vida de más
de 64,000 personas en los Estados Unidos sólo durante el 2016, según la
información de los Centros de Control de Enfermedades y Prevención de los
Estados Unidos. Esto constituye un
aumento del 21% con respecto a las cifras del año anterior. Las muertes atribuidas al uso de fentanilo
específicamente, la droga que arrebató la vida a Prince, la leyenda de la
industria musical, el año pasado se duplicó con creces entre 2015 y el 2016 y
se espera que estas cifras aumenten aún más una vez que las organizaciones de
salud se tomen el tiempo para recopilar información adicional. Se cree que esta demora en la recepción de la
información relevante afecta de manera más negativa los esfuerzos para abordar
el problema cada vez más amplio.
A raíz de este hecho, los investigadores de
los Estados Unidos están buscando continuamente métodos más avanzados y, sobre
todo, más rápidos para reunir información de los epicentros de este problema de
salud pública, en un esfuerzo por adelantarse a la tendencia y detenerla. Su último esfuerzo involucra una combinación
de dos tecnologías bastante recientes: la tecnología de inteligencia artificial
y la destacada plataforma de redes sociales, Twitter.
Aproximadamente 500 millones de mensajes se
publican a diario en la plataforma de micro-blogging, Twitter, y esto hace que
la plataforma de búsqueda pública sea una verdadera mina de oro de la
información para aquellos con la inclinación de ahondar en sus rincones más
oscuros. Combina esto con la naturaleza misma
de la plataforma, que fomenta las publicaciones cortas pero frecuentes, que
incorporan una variedad de temas que, a menudo, incluyen datos de ubicación y alguna
otra información demográfica, además de ofrecer un nivel de anonimato que fomenta
un tono más franco, y Twitter se convierte rápidamente en una fuente de datos
especialmente confiable.
“Hay
un efecto confesional”, dice el líder del estudio Michael Chary, un médico
residente en medicina de emergencia en el New York Presbyterian / Queens
Hospital. “Las personas pueden discutir o revelar cosas en las redes sociales que,
cuando se les pregunta directamente, pueden no hacerlo. Puede haber un nivel de franqueza que no esté
presente en la sala de urgencias o en la consulta del internista”.
Analizar manualmente millones de mensajes
cada día no es exactamente una propuesta factible, así que los investigadores
usaron la tecnología de IA para analizar los tuits públicamente visibles con la
esperanza de recopilar información que pudieran ayudarles a calcular la
ubicación e importancia relativa del uso indebido de opiáceos recetados con prescripción,
como estudios epidemiológicos establecidos en una mera fracción del
tiempo. Tradicionalmente, los principales
proyectos de investigación médica como el National Survey on Drug Usage and
Health – NSDUH – tarda años en completarse, por lo que el equipo esperaba que,
mediante un análisis cuidadoso de la información de libre acceso en Twitter, se
podría crear una forma de sistema de alerta temprana que pueda usarse luego para
coordinar mejor las acciones inmediatas, como las campañas de salud pública
localizadas. Esto también ayudaría a garantizar
que los recursos disponibles se gastan cuándo y dónde más se necesiten.
“Encontramos
que nuestras estimaciones estaban de acuerdo con los datos (de NSDUH),
sugiriendo que las redes sociales pueden ser una fuente adicional y confiable de
datos epidemiólogos sobre el uso de sustancias”, afirmó Chary. “Podemos
analizar las redes sociales para analizar segmentos más grandes de la población
y arrojar la información potencialmente oportuna”.
El método empleado por los investigadores incluyó
el desarrollo de un programa personalizado de inteligencia artificial que luego
comenzó a trabajar analizando más de 3.6 millones de tuits, identificando las
palabras y frases que se consideraba que se opiáceos o su consumo, incluyendo
las palabras y expresiones en inglés como “dope”, “percs”, “white”, “TNT” y “Captain
Cody”. La investigación también
identificó términos del argot relevantes previamente desconocidos para el
equipo, como el hecho de que el fentanilo también se conoce como “tontos” y que
la codeína por el nombre de “jarabe” o “Tango and Cash”.
Por supuesto, muchos de los términos
anteriores también se pueden referir a sustancias y/o acciones perfectamente
inocentes o no relacionadas, toma el jarabe como un ejemplo. Por lo que la siguiente tarea del equipo era
distinguir aquellos tuits que eran relevantes para su investigación del
contenido innocuo a través del análisis de patrones de uso de palabras
previamente identificadas. La
inteligencia artificial realizó esta tarea diligentemente, proporcionando resultados
que se alinearon de manera similar a las estimaciones de NSDUH estado por
estado, lo que demuestra la validez de los datos. Esto era especialmente cierto entre los jóvenes
de 18 y 25 años, que el Pew Research Center atribuyó al hecho de que el 36% de
los usuarios de Twitter están entre los 18 y 29 años.
Para aquellos que se preocupan de que su
información pueda haber sido usada en el estudio sin su consentimiento y que la
información puede haber sido recopilada específicamente sobre ellos, se debe
indicar que el equipo siguió protocolos médicos establecidos y mantiene la
identidad de los tuiteros como anónima. Sin
embargo, el equipo reconoció que no sería tan difícil hacer un seguimiento
posterior de un tuit a un usuario individual si un gobierno o una agencia de
orden público deseara realizar un estudio de naturaleza similar.
“Los
datos de Twitter son enormes y el contenido es breve, las declaraciones breves (que)
son más fáciles de clasificar que las declaraciones muy largas y complejas”,
dice Michael Gilbert, un epidemiólogo e investigador de redes sociales de
Portland, Oregón, no involucrado en la investigación de Chary. “La
combinación del volumen y del formato de los datos hace que Twitter sea
adecuado para las herramientas de aprendizaje automático. ¿Hablan las personas de drogarse, del control
del dolor o de alguna otra motivación subyacente a una conducta común? Es más probable que las personas compartan
cierto tipo de información con sus compañeros que con sus servicios de atención
médica”.
Sam Bonson
Sam es un aspirante a novelista con una pasión
por los thrillers de fantasía y de crímenes.
Actualmente trabaja
como Editor de Social Songbird y espera algún día eliminar el prefijo “aspirante”. Síguelo @Songbird_Sam
Comunicadora natural, escritora por vocación y
amante de las redes sociales. Julia es
un mundo en una persona. Es peruano-italiana y vive en España. Ella asegura que
compartiendo experiencias nos desarrollamos como personas. Estudió negocios internacionales, disfruta de
su blog personal, de viajar y de la playa.
Síguela @JuliaAtSMF
Contacta con nosotros en Twitter y Facebook o deja tu comentario abajo. Si buscas cursos de formación o
gestión de medios de comunicación social – social media, visita nuestra página
web para más información www.thesmfgroup.com/es/
Te
invitamos a revisar nuestro blog en inglés Social Songbird y también lo puedes seguir
en Twitter y Facebook.
Investigadores usan la tecnología de inteligencia artificial para escanear Twitter en busca de señales de abuso de opiáceos
Reviewed by Unknown
on
15:32
Rating:
Reviewed by Unknown
on
15:32
Rating:
No comments: