Los investigadores de la Universidad de Rochester (EE.UU.) Adam Sadilek, Henry Kautz y Vincent Silenzio lograron 'enseñarle' a la red social Twitter predecir si una persona caerá enferma.
Sadilek y su equipo estudiaron más de 4,4 millones de 'tuits', cuya locación estaba identificada por GPS, de más de 600.000 usuarios de Nueva York durante un mes. Ellos enseñaron le al sistema a analizar la información de los amigos de un individuo, la posibilidad de encuentros con gente enferma que viva cerca del usuario y la difusión del virus en la parte de la ciudad donde vive esta persona. El servicio es capaz de reconocer los mensajes de personas sanas y de enfermos. Por ejemplo, tamiza los ´tuits´ metafóricos, como "Esta música me enferma”.
Según los autores del estudio, el pronóstico de Twitter llega ocho días antes de que un individuo caiga enfermo y cuenta con una exactitud del 90%.
Sin embargo, el sistema tiene sus desventajas. No todos ponen en el estatus su estado de salud. Además, cada persona tiene su propio sistema inmunológico. Así unos se enferman muy rápido, mientras que otros son más resistentes al virus. De todos modos, esa información siempre será inútil, dado que el que está avisado, está armado.
Los resultados de su estudio fueron presentados en la vigésimo sexta Conferencia sobre Inteligencia Artificial en Toronto, Canadá.