Una nueva herramienta de aprendizaje automático, desarrollado por científicos informáticos de la Universidad de Alberta, examina millones de publicaciones de Twitter para ayudar a comprender las tendencias de salud y bienestar en Alberta y en todo Canadá.

"Utilizamos el aprendizaje automático para determinar la ubicación a la que se refieren los tweets, la dimensión de la salud con la que se relacionan, y las emociones expresadas en cada tweet, ", dijo U de A, científico de la computación Osmar Zaiane.

"Si podemos hacer esto correctamente, podemos comprender mejor cómo es vivir en un lugar en particular, en términos de salud y bienestar ".

La herramienta, llamado Grebe, aprovecha el poder del aprendizaje automático para ayudar al trabajo de las redes de monitoreo de la salud de la Agencia de Salud Pública de Canadá y los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. que generalmente se basan en datos recopilados a partir de autoinformes o información de proveedores de atención médica, como consultorios médicos y hospitales.

"Los expertos en salud pública están interesados ​​en saber qué está sucediendo en una ciudad o provincia en particular, ", dijo Zaiane." Si bien las encuestas son formas útiles de recopilar información, Los autoinformes también pueden ser poco fiables o inexactos. Este tipo de herramienta permite a los expertos en salud pública estudiar el comportamiento de las personas además de sus autoinformes ".

Los científicos utilizaron el aprendizaje automático para identificar seis dimensiones de la salud:física, emocional, ocupacional, social, espiritual e intelectual, así como las emociones expresadas en cada tweet y la ubicación relevante. El proyecto comenzó en Edmonton, luego se amplió para incluir a toda Alberta y desde entonces se ha aplicado a todas las provincias canadienses.

"La herramienta permite a los expertos pasar por otro medio, en este caso Twitter, para verificar las tendencias que han encontrado en otros lugares. como a través de encuestas, así como verificar otras investigaciones, "dijo Zaine.

"Nuestro objetivo no era encontrar las tendencias en sí mismas. Más bien, nuestro objetivo era construir una herramienta que permitiera a los profesionales de la salud pública y los sociólogos analizar estas tendencias ".

Una vez completado, Grebe se pondrá a disposición del público y de otros investigadores a través de acceso abierto.

El estudio, "Predicción de contexto en la Web social mediante aprendizaje automático aplicado:un estudio de tweeters canadienses, "se presentó en la Conferencia Internacional IEEE / WIC / ACM de 2018 sobre Web Intelligence.