Un estudio detecta posts en redes sociales alertando de una neumonía semanas antes de la llegada del COVID-19

Una viajera con mascarilla consulta su móvil en la estación de Atocha, en Madrid (España), a 14 de mayo de 2020.
Una viajera con mascarilla consulta su móvil en la estación de Atocha, en Madrid (España), a 14 de mayo de 2020. - Marta Fernández Jara - Europa Press - Archivo
Publicado: lunes, 25 enero 2021 17:59

MADRID, 25 Ene. (EUROPA PRESS) -

Incluso antes de que se anunciaran públicamente los primeros casos de COVID-19 en Europa, a finales de enero de 2020, las señales de que algo extraño estaba ocurriendo ya circulaban por las redes sociales. Un nuevo estudio de la Escuela de Estudios Avanzados IMT Lucca (Italia), publicado en la revista 'Scientific Reports', ha identificado pistas de preocupación sobre los casos de neumonía en los posts publicados en Twitter en siete países, entre finales de 2019 y principios de 2020. Su análisis muestra que las "denuncias" procedían precisamente de las regiones geográficas en las que posteriormente se desarrollaron los primeros brotes.

Para llevar a cabo la investigación, los autores crearon primero una base de datos única con todos los mensajes publicados en Twitter que contenían la palabra clave "neumonía" en los siete idiomas más hablados de la Unión Europea (inglés, alemán, francés, italiano, español, polaco y holandés) desde diciembre de 2014 hasta el 1 de marzo de 2020.

A continuación, los investigadores realizaron una serie de ajustes y correcciones en las publicaciones de la base de datos para evitar sobreestimar el número de tuits que mencionaban la neumonía entre diciembre de 2019 y enero de 2020, es decir, en las semanas que transcurrieron entre el anuncio de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de que se habían identificado los primeros "casos de neumonía de etiología desconocida" el 31 de diciembre de 2019 y el reconocimiento oficial de la COVID-19 como enfermedad transmisible grave, el 21 de enero de 2020. En particular, se eliminaron de la base de datos todos los tuits y retuits que contenían enlaces a noticias sobre el virus emergente para excluir del recuento la cobertura mediática de la pandemia emergente.

El análisis de los autores muestra un aumento de los tuits que mencionan la palabra clave "neumonía" en la mayoría de los países europeos incluidos en el estudio a partir de enero de 2020. En Italia, por ejemplo, donde las primeras medidas de confinamiento para contener las infecciones se introdujeron el 22 de febrero, la tasa de aumento de las menciones de neumonía durante las primeras semanas de 2020 difiere sustancialmente de la tasa observada en las mismas semanas de 2019. Es decir, se identificaron focos de infección potencialmente ocultos varias semanas antes del anuncio del primer foco local de una infección por COVID-19 (20 de febrero en la ciudad de Codogno. Francia mostró un patrón similar, mientras que España, Polonia y Reino Unido registraron un retraso de dos semanas.

Los autores también geolocalizaron más de 13.000 tuits relacionados con la neumonía en este mismo periodo, y descubrieron que procedían exactamente de las regiones en las que posteriormente se notificaron los primeros casos de infecciones, como la región de Lombardía en Italia, Madrid e le de France, donde se encuentra la capital francesa, París.

Siguiendo el mismo procedimiento utilizado para la palabra clave "neumonía", los investigadores también produjeron un nuevo conjunto de datos que contenía la palabra clave "tos seca", otro de los síntomas que posteriormente se asociaron al COVID-19. Incluso entonces, observaron el mismo patrón, es decir, un aumento anormal y estadísticamente significativo en el número de menciones de la palabra durante las semanas previas al aumento de las infecciones en febrero de 2020.

"Nuestro estudio se suma a las pruebas existentes de que las redes sociales pueden ser una herramienta útil de vigilancia epidemiológica. Pueden ayudar a interceptar los primeros signos de una nueva enfermedad, antes de que prolifere sin ser detectada, y también a rastrear su propagación", explica Massimo Riccaboni, profesor titular de Economía que ha coordinado la investigación.