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Google muestra altibajos al rastrear dengue en México
  • Google muestra altibajos al rastrear dengue en México

Crédito de la imagen: Sanofi Pasteur / Flickr

De un vistazo

  • Un estudio analizó la validez de la herramienta Google Dengue Trends (GDT) en México

  • Éste correlacionó datos oficiales con los de GDT en 17 estados mexicanos

  • El análisis indica que los resultados de GDT son más consistentes donde hay mayor incidencia del virus

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[SAN JOSÉ, COSTA RICA] La herramienta Google Dengue Trends (GDT) podría servir para alertar a comunidades y gobiernos sobre el comportamiento del dengue en áreas específicas y casi en tiempo real, aseguran investigadores que analizaron su aplicación en México.
 
Aunque el método coincidió en 83 por ciento con los datos oficiales del país, el estudio advierte que su efectividad fluctúa entre regiones, con correlaciones más fuertes en provincias donde las condiciones climáticas favorecen una mayor incidencia del virus.

 

Aunque el método coincidió en 83 por ciento con los datos oficiales del país, el estudio advierte que su efectividad fluctúa entre regiones.

Así, la correlación es de 88 por ciento en una zona caliente y con altas precipitaciones como Chiapas, y de solo uno por ciento en una provincia más fría y seca como Baja California, dice el estudio, publicado en Neglected Tropical Diseases (27 de febrero).
 
“En regiones con temperaturas más altas y mayores precipitaciones hay una mayor transmisión, que a su vez causa una mayor incidencia y que usualmente termina en más información estatal”, explica a SciDev.Net Rebecca Gluskin, coautora del estudio y epidemióloga del Departamento de Salud de Nueva York.
 
Para crear GDT, Google tomó ciertas palabras claves de búsquedas hechas sobre dengue y creó un indicador que detecta cuánto se busca sobre el virus en una zona específica.
 
Las zonas geográficas donde mejor se aplica el instrumento se identificaron cruzando datos de 17 estados con los casos reportados por las autoridades sanitarias entre 2003-2011.
 
“Solo estamos intentando mostrar dónde el modelo trabaja mejor o no, no buscamos saber si puede predecir”, apunta Gluskin.
 
El estudio subraya que existe suficiente información sobre la cual trabajar para afinar el modelo, pero la investigadora explica que como Google no revela suficientes detalles de la metodología, es complicado para un revisor externo validar el algoritmo de Google o reproducir resultados con la misma serie de datos.
 
Coincide con ella David Lazer, director del Programa de Gobernanza en Red de Harvard, quien
publicó un artículo en Science (14 de marzo) en el que resalta que Google Flu Trends (GFT) —programa madre del que “nació” GDT— fallaba consistentemente a la hora de cotejar datos con los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos.
 
“GFT está basado en ciertos términos de búsqueda, puede que tengan 45 o 50 términos, donde ellos cuentan cuántas búsquedas hay y proyectan los casos de influenza, pero no sabemos cuáles son esos términos y Google no los comparte”, dijo Lazer a SciDev.Net.
 
Una inconsistencia entre los datos de Google y las cifras oficiales los haría poco fiables para el futuro, aunque Lazer opina que las muestras del GDT en territorios más reducidos podría tener resultados positivos.
 
Agrega que la posibilidad de aplicar GDT en otros países — aparte de la docena donde existe actualmente— dependerá de la información estatal disponible que permita afinar el modelo a nivel local.
 
Enlace al artículo completo en PLoS NTDS

Enlace al artículo de Lazer en Science


Referencias

Gluskin RT, Johansson MA, Santillana M, Brownstein JS (2014) Evaluation of Internet-Based Dengue Query Data: Google Dengue Trends. PLoS Negl Trop Dis 8(2): e2713. doi:10.1371/journal.pntd.0002713
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