Infovigilancia
Tipo de vigilancia sindrómica mediante información en línea

La infovigilancia es un tipo de vigilancia sindrómica que utiliza específicamente información encontrada en línea. [1] El término, junto con el término infodemiología , fue acuñado por Gunther Eysenbach para describir la investigación que utiliza información en línea para recopilar información sobre el comportamiento humano. [2] [3] [4]

El trabajo de Eysenbach utilizando consultas de búsqueda de Google condujo al nacimiento de Google Flu Trends , y también se han utilizado otros motores de búsqueda. [5] [6] Otros investigadores han utilizado sitios de redes sociales como Twitter para observar patrones de brotes de enfermedades. [7] [8] La infoveillance puede detectar brotes de enfermedades más rápido que los sistemas tradicionales de vigilancia de salud pública con costos mínimos involucrados. [9]

Tipos

Los métodos de infovigilancia pueden ser pasivos o activos. [4] Los datos de infovigilancia tradicionales, como las consultas en los motores de búsqueda y el comportamiento de navegación en sitios web, se consideran pasivos, ya que intentan reconocer tendencias automáticamente, sin acción (o a menudo incluso conciencia) por parte de los usuarios de Internet que generan los datos para su análisis. La infovigilancia activa se produce cuando los usuarios optan por responder a una encuesta, introducir síntomas en un sitio web o una aplicación, o participar directamente en los esfuerzos de vigilancia aportando información adicional. [4]

Ejemplos

A partir de 2008, Google utilizó datos agregados de consultas de búsqueda para detectar tendencias de influenza y comparó los resultados con los datos de vigilancia oficiales de los países con el objetivo de predecir la propagación de la gripe. [10] A la luz de la evidencia que surgió en 2013 que mostraba que Google Flu Trends a veces sobrestimaba sustancialmente las tasas reales de gripe, los investigadores propusieron una serie de enfoques más avanzados y de mejor rendimiento para el modelado de la gripe a partir de las consultas de búsqueda de Google. [11] Google Flu Trends dejó de publicar informes en 2015. [12]

Google también utilizó datos agregados de consultas de búsqueda para detectar tendencias de la fiebre del dengue . [13] Las investigaciones también han puesto en duda la precisión de algunas de estas predicciones. [14] Google ha continuado este trabajo para rastrear y predecir la pandemia de COVID-19 , creando un conjunto de datos abiertos sobre consultas de búsqueda relacionadas con COVID para uso de los investigadores. [15]

Detector de gripe

Desde la aparición y eliminación de Google Flu Trends, han surgido y desaparecido otros proyectos de predicción de la gripe, incluido Flu Detector. Flu Detector fue desarrollado por Vasileios Lampos y otros investigadores de la Universidad de Bristol . [7] Se trataba de una aplicación de aprendizaje automático que utilizó por primera vez la selección de características para extraer automáticamente términos relacionados con la gripe del contenido de Twitter y luego utilizó esos términos para calcular un puntaje de gripe para varias regiones del Reino Unido basándose en tuits geolocalizados. También formó la base para un esquema generalizado propuesto capaz de rastrear otros eventos. [16]

Estado de ánimo de la nación

El equipo de Lampos también desarrolló Mood of the Nation, que analizaba el estado de ánimo de los tuits ubicados geográficamente en varias regiones del Reino Unido y calculaba diariamente puntuaciones para cuatro tipos de emociones: ira, miedo, alegría y tristeza. [ cita requerida ]

Cuestiones de privacidad

El auge de la vigilancia de la información plantea interrogantes sobre la privacidad. Las preocupaciones en materia de privacidad dependen en parte del nivel de análisis y de cómo se recopilan y gestionan los datos. [4] Por ejemplo, es posible volver a identificar a personas a partir de conjuntos de datos de consultas de búsqueda que no se han desidentificado correctamente . [17] Las preocupaciones sobre la privacidad aumentan si el análisis de datos no se realiza automáticamente y si se examinan las trayectorias de búsqueda de usuarios individuales. [4]

Véase también

Referencias

  1. ^ Eysenbach, Gunther (2006). "Infodemiología: seguimiento de búsquedas relacionadas con la gripe en la Web para la vigilancia sindrómica". Actas del Simposio Anual de la AMIA . 2006 : 244–8. PMC  1839505. PMID  17238340 .
  2. ^ Eysenbach, Gunther (15 de diciembre de 2002). "Infodemiología: la epidemiología de la (des)información". The American Journal of Medicine . 113 (9): 763–765. doi : 10.1016/s0002-9343(02)01473-0 . ISSN  0002-9343. PMID  12517369.
  3. ^ Gunther Eysenbach (mayo de 2011). "Infodemiología e infovigilancia que rastrean la información sanitaria en línea y el comportamiento cibernético para la salud pública". American Journal of Preventive Medicine . 40 (5 Suppl 2): ​​S154–S158. doi : 10.1016/j.amepre.2011.02.006 . PMID  21521589.
  4. ^ abcde Gunther Eysenbach (2009). "Infodemiología e infovigilancia: marco para un conjunto emergente de métodos informáticos de salud pública para analizar el comportamiento de búsqueda, comunicación y publicación en Internet". Revista de investigación médica en Internet . 11 (1): e11. doi : 10.2196/jmir.1157 . PMC 2762766 . PMID  19329408. 
  5. ^ Domnich, Alexander; Arbuzova, Eva K.; Signori, Alessio; Amicizia, Daniela; Panatto, Donatella; Gasparini, Roberto (2014). "Vigilancia web basada en la demanda de infecciones de transmisión sexual en Rusia". Revista Internacional de Salud Pública . 59 (5): 841–9. doi :10.1007/s00038-014-0581-7. PMID  25012799. S2CID  23632100.
  6. ^ Zhou, Xi-chuan; Shen, Hai-bin (2010). "Vigilancia de enfermedades infecciosas de declaración obligatoria con datos recopilados por un motor de búsqueda". Revista de Ciencias de la Universidad de Zhejiang C . 11 (4): 241–8. doi :10.1631/jzus.C0910371. S2CID  31424896.
  7. ^ ab Lampos, Vasileios; Cristianini, Nello (2010). "Seguimiento de la pandemia de gripe mediante el seguimiento de la web social". 2010 2nd International Workshop on Cognitive Information Processing . págs. 411–6. doi :10.1109/CIP.2010.5604088. ISBN 978-1-4244-6459-3. Número de identificación del sujeto  5868871.
  8. ^ Corley, Courtney D.; Cook, Diane J .; Mikler, Armin R.; Singh, Karan P. (2010). "Uso de la Web y las redes sociales para la vigilancia de la gripe". Avances en biología computacional . Avances en medicina y biología experimental. Vol. 680. págs. 559–64. doi :10.1007/978-1-4419-5913-3_61. ISBN 978-1-4419-5912-6. PMC  7123932 . PMID  20865540.
  9. ^ Wójcik, Oktawia P; Brownstein, John S; Chunara, Rumi; Johansson, Michael A (20 de junio de 2014). "Salud pública para las personas: vigilancia participativa de enfermedades infecciosas en la era digital". Temas emergentes en epidemiología . 11 (1): 7. doi : 10.1186/1742-7622-11-7 . ISSN  1742-7622. PMC 4078360 . PMID  24991229. 
  10. ^ Ginsberg, Jeremy; Mohebbi, Matthew H.; Patel, Rajan S.; Brammer, Lynnette; Smolinski, Mark S.; Brilliant, Larry (2008). "Detección de epidemias de gripe mediante datos de consultas de motores de búsqueda". Nature . 457 (7232): 1012–4. doi : 10.1038/nature07634 . PMID  19020500. S2CID  125775.
  11. ^ Lampos, Vasileios; Miller, Andrew C.; Crossan, Steve; Stefansen, Christian (3 de agosto de 2015). "Avances en la predicción inmediata de las tasas de enfermedades similares a la gripe mediante registros de consultas de búsqueda". Scientific Reports . 5 (12760): 12760. Bibcode :2015NatSR...512760L. doi :10.1038/srep12760. PMC 4522652 . PMID  26234783. 
  12. ^ Lazer, David; Kennedy, Ryan; King, Gary; Vespignani, Alessandro (14 de marzo de 2014). "La parábola de la gripe de Google: trampas en el análisis de macrodatos" (PDF) . Science . 343 (6176): 1203–1205. Bibcode :2014Sci...343.1203L. doi :10.1126/science.1248506. ISSN  0036-8075. PMID  24626916. S2CID  206553739.
  13. ^ Chan, Emily H.; Sahai, Vikram; Conrad, Corrie; Brownstein, John S. (2011). Aksoy, Serap (ed.). "Uso de datos de consultas de búsqueda web para monitorear epidemias de dengue: un nuevo modelo para la vigilancia de enfermedades tropicales desatendidas". PLOS Neglected Tropical Diseases . 5 (5): e1206. doi : 10.1371/journal.pntd.0001206 . PMC 3104029 . PMID  21647308. 
  14. ^ Romero-Alvarez, Daniel; Parikh, Nidhi; Osthus, Dave; Martinez, Kaitlyn; Generous, Nicholas; del Valle, Sara; Manore, Carrie A. (2020-03-26). "Rendimiento de Google Health Trends que refleja la incidencia del dengue en los estados brasileños". BMC Infectious Diseases . 20 (1): 252. doi : 10.1186/s12879-020-04957-0 . ISSN  1471-2334. PMC 7104526 . PMID  32228508. 
  15. ^ "Uso de las tendencias de búsqueda de síntomas para informar la investigación sobre la COVID-19". Google . 2020-09-02 . Consultado el 2021-02-15 .
  16. ^ Lampos, Vasileios, Cristianini, Nello (2012). "Predicción inmediata de eventos de la Web social con aprendizaje estadístico". ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology . 3 (4): 1–22. doi :10.1145/2337542.2337557. S2CID  8297993.{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  17. ^ "Reidentificación de datos "anónimos"". Georgetown Law Technology Review . 2017-04-12 . Consultado el 2021-02-15 .
  • "Tendencias de la gripe en Google"
  • "Tendencia del dengue en Google"
  • Detector de gripe
  • "Informática sanitaria"
  • "Colección electrónica JMIR de artículos revisados ​​por pares sobre infodemiología e infovigilancia"
  • "Colección electrónica de artículos revisados ​​por pares sobre infovigilancia, infodemiología y vigilancia digital de enfermedades del JMIR Public Health & Surveillance"
Obtenido de "https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Infovigilancia&oldid=1225519020"