CLUB DE REVISTA

RESIDENTES PRIMER AÑOMEDICINA INTERNA

UNIVERSIDAD DEL NORTE

TÍTULO DEL ARTÍCULO USANDO AMIGOS COMO SENSORES PARA

DETECTAR BROTES CONTAGIOSOS A ESCALAS GLOBALES

Autores :

Manuel Garcia-Herranz

Esteban Moro,

Manuel Cebrian,

Nicholas A. Christakis,

James H. Fowler

Publicado : April 09, 2014DOI: 10.1371/journal.pone.0092413

LA INVESTIGACIÓN RECIENTE SE HA CENTRADO EN EL SEGUIMIENTO DE LOS DATOS EN LÍNEA A ESCALA MUNDIAL

OBJETIVO

• Mejorar la detección de las epidemias

• los patrones del estado de ánimo

• los movimientos en las revoluciones políti cas

• mercado de valores y los ingresos de taquil la,

INTRODUCCIÓN

las plataformas sociales , y medios informativos

modernos ofrecen un medio para difundir información de

forma natural

hay un creciente interés en el uso de estos sistemas para promover intencionalmente la difusión de información y

el comportamiento

• trabajos recientes han tomado ventaja de este seguimiento de datos en l ínea a escala mundial

• epidemias

• los patrones del estado de ánimo

• rendimiento de las acciones

• las revoluciones políti cas

• el comportamiento de los consumidores

• muchos otros fenómenos importantes

Mejorar el comportamiento

PROBLEMAS

sin embargo , el advenimiento de la vigi lancia a nivel mundial ha aumentado recientemente su preocupación acerca de la privacidad

. por lo tanto , los futuros esfuerzos para monitorear fenómenos globales pueden l imitarse a un análisis a escala local o de fotos incompletas del sistema.

crecimiento explosivo de los datos en l ínea ha hecho que sea cada vez más difí ci l l levar a cabo un análisis global completo.

Desarrollar métodos locales que muestrean pequeños pero importantes partes del sistema

DISEÑO • marco teórico de técnica de muestreo • tomar ventaja de la estructura local

inherente a las redes sociales en línea a gran escala

• permiti r la supervisión de una red sin depender de una imagen completa del sistema

• uti lizamos para poner a prueba una hipótesis importante de contagio social no biológica .

• Si un mensaje se transmite de forma exógena a través de la emisión ,a continuación, todos

los individuos tienen la misma probabilidad de recibirlo, independientemente de su posición

en la red.

• Si un mensaje se transmite de forma endógena de persona a persona a persona a través de contagio , entonces los individuos en el centro de una red probable que reciban más pronto que los miembros elegidos al azar de la población

• Los individuos centrales son un número menor de pasos (grados de separación)

la hipótesis de sensor

La debida recopilación de información de una muestra de individuos centrales dentro de las redes sociales humanas se podría utilizar para detectar brotes contagiosos antes de que

sucedan en la población en general

Resultados

• El uso de los 6 meses de datos de Twitter registradas en 2009

• se analiza una red que contiene 40 millones de usuarios alrededor del mundo que están conectados por 1.5 billones de relaciones dirigidas

• . Durante seis meses, estos usuarios envían casi la mitad de mil millones de mensajes ("tweets")

• 67 millones contenía un tema clave proporcionada por el usuario llamado un "hashtag".

• Estos hashtags se utilizan para referirse a las personas singulares, eventos, o ideas, que los hace útiles para el estudio de la propagación de la información en línea

• Para probar la hipótesis de sensor, se necesito una muestra de individuos con mayor centralidad de la red (el grupo de "sensor")

• para compararlos con una muestra de individuos elegidos al azar (el grupo de "control").

• En la fig. 1a se demuestra que el grupo de sensores contiene individuos más altos grados y menos individuos de bajo grado, y esto es cierto incluso si eliminamos duplicados del grupo sensor

• Sin embargo, esta diferencia entre los grupos de sensores y control depende de qué fracción de la red se muestra..

• Fig.1c, demuestran que estas ecuaciones se ajustan bien a los datos de una muestra aleatoria de 1,25% de todos los usuarios (500.000 en total)

• Este metodo podria ser utilizado en varios contextos

Ej para vigilar los brotes de influenza con informacion online en tiempo real

Para predecir los fenomenos politicos

• Se espera que el tiempo de obtención de los datos tenga muchas variables por ej.

-el contexto en línea Las propiedades intrínsecas del fenómeno como tal y como se miden- Numero de personas en el grupo sensor- Si el brote modifica la estructura de la red

Gracias