No hay mejor campaña de salud pública que contar con el apoyo de un influencer en Twitter. Un mensaje de Bill Gates o Shakira a favor de la vacunación infantil es retuiteado por miles de usuarios de todo el mundo y puede crear conciencia en padres y madres que no estén bien informados sobre la necesidad de inmunizar a sus niños.

 

Pero este poder de movilización es un arma de doble filo: los antivacunas también poseen la capacidad de diseminar temores por las redes sociales hasta el punto de provocar brotes de sarampión, difteria o poliomelitis; enfermedades muy contagiosas que ya estaban prácticamente controladas gracias a medidas de profilaxis que ahora los detractores demonizan con argumentos carentes de solvencia científica.

 

Es una de las conclusiones a las que han llegado David Camacho y Gema Bello-Orgaz, investigadores del grupo de Inteligencia Aplicada y Análisis de Datos de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), en colaboración con Julio Hernández-Castro, profesor de Seguridad Informática en la Universidad de Kent (Reino Unido), tras realizar un estudio para detectar comunidades antivacunas en Twitter.

 

La investigación, publicada en Future Generation Computer Systems, confirma que “los cinco países donde hemos identificado que más se tuitea acerca de las vacunas, Estados Unidos, Reino Unido, Australia, Canadá e Irlanda, han sufrido cambios notables en sus tasas de inmunización en los últimos diez años”, apunta Camacho.

 

 

Una epidemia de sarampión en Londres inspiró su trabajo. “Mi tesis doctoral se centra en los algoritmos de detección de comunidades y estábamos buscando un dominio de aplicación real –recuerda Bello-Orgaz–. Al irme de estancia a la Universidad de Kent, el profesor Hernández-Castro, coautor de este artículo, nos contó que se estaban produciendo brotes de sarampión en el Reino Unido debido a que había niños sin vacunar. Empezamos a recoger datos y a hacer los primeros análisis del trabajo”.

 

El detonante de este brote fue una falsa investigación publicada en 1998 sobre la vacuna triple vírica o MMR –que previene el sarampión, las paperas y la rubeola– donde se aseguraba que las inyecciones habían producido en doce niños síntomas intestinales, junto con autismo y otros trastornos. El estudio fue declarado fraudulento en 2011 por el British Medical Journal, sin embargo, el bulo que vinculaba el fármaco con autismo causó una disminución de las tasas de vacunación frente a esta enfermedad en el país: del 92% cayó hasta el 80%.

 

 

En 2015, en España, un niño de seis años murió en Olot (Cataluña) tras infectarse de difteria porque sus padres, mal aconsejados, se saltaron el calendario vacunal. Ante estas amenazas a la salud pública, diversos estudios han constatado que las comunidades antivacunas han encontrado en las nuevas tecnologías una vía para difundir eficazmente su mensaje.

 

¿Pero cómo localizar a quienes influyen en la decisión de los padres entre los 400 millones de mensajes que se generan cada día en una red social de la envergadura de Twitter? La clave está en diseñar algoritmos de minería de datos capaces de bucear en el maremágnum del Big Data para detectar las comunidades más influyentes y, a su vez, poner cara a los creadores de opinión. 

 

“Para medir la influencia social de Twitter en las tasas de vacunación hemos utilizado como partida los mensajes que mencionaban las vacunas en Twitter entre el 15 de mayo y el 8 de noviembre de 2014 y, por otro lado, las tasas de vacunación de los últimos diez años publicadas por la web de la Organización Mundial de la Salud (OMS)”, detalla Bello-Orgaz.

 

La hipótesis de los investigadores se basaba en que, si en un país el tema se ha hecho muy relevante, en los últimos años sus coberturas de inmunización habrán cambiado. A través de los tuits, calcularon un factor de relevancia por países y crearon otro para medir la variación de las tasas de vacunación en la última década.

 

“Analizamos si los dos factores estaban correlacionados para identificar la posible influencia de los mensajes en redes sociales sobre las decisiones de los usuarios a la hora de inmunizar a sus hijos”, explica Bello-Orgaz.

 

Para buscar a los tuiteros más destacados que hablan sobre vacunación, recopilaron todos los tuits del estudio y analizaron las relaciones entre los usuarios mediante los retuits que se hacen entre ellos. “Con métricas que miden la conectividad de los usuarios, se puede saber cuáles son los más relevantes: los que hacen o reciben más retuits; o los más influyentes: los que conectan a más tuiteros y, por lo tanto, dejan fluir más información”, aclara Camacho.

 

 

 

Por suerte, los investigadores han averiguado que los usuarios con más peso en la red social apoyan el movimiento de vacunación. Los grupos negativos tienen pocos miembros y no están bien conectados.

 

El equipo verde, como se denomina en el estudio a los influencers positivos, está encabezado por seguidores tan famosos como Bill Gates y Shakira, además de poderosos medios de comunicación: The Washington Post, CNN; organizaciones internacionales como la OMS y UNICEF; y referentes en salud como el doctor Michael Gibson, profesor de la Escuela de Salud Pública de Harvard y fundador de WikiDoc.org, o la Academia Estadounidense de Pediatría.

 

En el equipo rojo solo destaca por el elevado volumen de retuits el movimiento The Vaccine Xchange, formado por padres y madres reacios a este tipo de profilaxis junto a auténticos activistas contrarios a las vacunas.

 

Su contricante en el lado positivo es Vaccines Today, una plataforma online alimentada y tutelada por académicos en diferentes disciplinas, agrupaciones de pacientes y consultores industriales.

 

A pesar del peso que parece tener el movimiento anticientífico, este estudio muestra a través de una visualización geográfica que los países más sobresalientes en tuits sobre vacunas, como Irlanda, Reino Unido, Canadá y Australia, están llenos de comunidades positivas.

 

Estados Unidos, el lugar donde más comentarios sobre este asunto se generan a diario, concentra a la mayoría de los grupos que difunden opiniones negativas. Y en lo que respecta a Europa, el bloque que muestra un interés moderado por las vacunas, como Francia, Holanda o Suecia, solo tiene comunidades proclives a la causa. En España destaca un grupo de opinión en Cataluña de inclinación también positiva.

 

 

 

Aunque esta investigación revele que los antivacunas en Twitter son pocos y mal organizados, los repuntes de enfermedades que ya estaban controladas muestran el riesgo que implican sus opiniones corriendo por la red sin someterse a filtro científico alguno. A partir de este trabajo, ¿se podría desarrollar un detector de tendencias peligrosas para la salud global?

 

“Este es un primer trabajo, pero sí que se podría desarrollar un sistema que recogiese constantemente información de las redes sociales, y con algoritmos de minería de datos detectara nuevos grupos antivacunación o cambios en los ya existentes. Esta información sería muy útil para prevenir sus efectos”, defiende Bello-Orgaz.

 

Es más, sugiere que “una primera acción para contrarrestar estos movimientos sería emplear a otros usuarios influencers que hicieran comentarios a favor. Y, además, se podrían localizar zonas donde mayoritariamente se originan y utilizar la información para adaptar las campañas de vacunación y que fueran más intensivas en esos puntos. Adelantarnos a problemas futuros”.

 

 

Los avances en potencia de cálculo y capacidad de almacenamiento de los ordenadores no han resuelto un déficit intrínseco de la computación: la mayoría de los problemas ‘reales’ que interesan al ser humano, como la detección de comunidades influyentes en Twitter, son computacionalmente intratables o requieren de unas capacidades de cómputo que exceden cualquier sistema de procesamiento de datos disponible.

 

David Camacho, director del grupo de Inteligencia Aplicada y Análisis de Datos de la Universidad Autónoma de Madrid, defiende el poder de los algoritmos que imitan a la naturaleza para hacer frente a esos retos. “De todo el conjunto de aproximaciones disponibles, existe un subconjunto de ellas denominadas bioinspiradas. Se basan en conceptos como la genética o la reproducción humana, o en el comportamiento de ecosistemas animales”, detalla este experto.

 

“Algunos de los algoritmos bioinspirados más populares se basan en el comportamiento de enjambres de insectos (hormigas, abejas, termitas), pájaros, ranas o bacterias, entre otros organismos vivos, y están siendo utilizados en la resolución de problemas complejos como la programación de videojuegos inteligentes, el control de drones o la detección de comunidades en redes sociales”.

Agencia SINC