La Universidad Internacional de Valencia (VIU) ha elaborado un informe de investigación en el que se recoge que las herramientas derivadas del Big Data (Google, Wikipedia, Twitter, entre otras). De esta manera, el estudio sostiene que actualmente el análisis de este tipo de datos ofrecidos por plataformas como Wikipedia, han permitido predecir con precisión el número de casos de gripe con una diferencia de apenas 0,27% con respecto a los datos oficiales, y “casi en tiempo real”, ya que se han adelantado unas dos semanas de media a los organismos públicos.
Los autores explican que si en un determinado día se disparan significativamente las búsquedas sobre una dolencia contagiosa, hace suponer que hay una epidemia gestándose y se puede actuar cuando todavía es incipiente. Por lo que reclaman ahondar en la colaboración entre el Big Data, la comunidad científica y el sector público. Al menos, así se desprende del trabajo de investigación realizada por Emilia H.Lopera y Antonio Romero, sobre la ‘Comunicación de crisis y pandemias en la era de Internet: el papel de la ciencia y la tecnología’, que pretende analizar la comunicación de crisis en salud pública y la función que en el contexto actual cumple el Big Data.
En esta línea, el trabajo explica que redes sociales como Twitter facilitan geolocalizar los mensajes, lo que permite predecir epidemias en tiempo real en lugares concretos, al poderseguimientos de palabras relacionadas con un determinado riesgo para la salud pública.