Google Flu Trends y los datos masivos: ¿extrapolable al ébola?

Autores/as

  • Pilar Jose Lopez Lopez UCM

DOI:

https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v5.465

Palabras clave:

periodismo de datos, Google Trends Flu, España, ébola, investigación

Resumen

Millones de personas navegan en Internet a través del buscador de Google. Esta compañía aprovechando la información de sus usuarios desarrolló Google Flu Trends en 2008. Esta herramienta nace con el objetivo de  recabar datos para obtener la incidencia de la gripe en un país determinado con una gran precisión.  Esta aplicación registra las consultas  que hacen los cibernautas a través de su buscador Google y con esos datos  obtiene sus propias conclusiones, como si de un estudio de epidemiología se tratara. Tres años más tarde del desarrollo de esta herramienta, en  2011,  la información que ofrecían los datos no se asemejaban a la realidad. ¿Qué había pasado? El Periodismo de datos estaba fallando. Muchos usuarios que no padecían la gripe buscaban información en Internet y Google Trends Flu los contaba cómo enfermos. Con este paper se pretende analizar esta herramienta y comparar su evolución y resultados con la enfermedad del ébola.

Citas

Casacuberta, D. (2013).Innovación, Big Data y Epidemiología.Revista Iberoamericana de Argumentación, 7.

Cook, S., Conrad, C., Fowlkes, A.L., (2011). Assessing Google flu trends perfor-mance in the Uni-ted States during the 2009 influenza virus A (H1N1) pandemic. Disponible en: http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0023610 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0023610

Fung, K. (2014). Google Flu Trends’ Failure Shows Good Data > Big Data. Harvard Business Review. Disponible el recurso online: https://hbr.org/2014/03/google-flu-trends-failure-shows-good-data-big-data/#signin

Ginsberg, J.; Mohebbi, M.H. (2009).Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457(19). Disponible el recurso online: http://dx.doi.org/10.1038/nature07634 DOI: https://doi.org/10.1038/nature07634

Jurado, E. (2015). Los errores de comunicación en la crisis del ébola.Cuadernos de Periodistas, 29.

Lazer, D., Kennedy, R., King, G. y Vespignani, A. (2014).The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis.Science, 343(6176), pp.1203–1205. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1248506

Pries, K.H.& Dunnigan, R. (2015). Big Data Analytics: A practical guide for managers. Boca Raton: CRC Press DOI: https://doi.org/10.1201/b18055

Roncancio, G. E. (2009). Ayudas desde la red para el control de la epidemia. Infectio, 13(3), pp. 217-222. Retrieved March 23, 2015. Disponible el recurso online: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S012393922009000300009&lng=en&tlng=es. DOI: https://doi.org/10.1016/S0123-9392(09)70152-3

Tascón, M. (2013). Introducción: Big Data. Pasado, presente y futuro. Revista Telos, 95.

Valdivia Pérez, A., Benito M. A., Escortell Mayr, E. (2010) ¿Se puede predecir la epidemia de gripemediante datos de búsquedas en Internet? Gac Sanit. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2009.09.015

Viktor, MS. & Kenneth, C. (2013). Big data: arevolutionthatwill transformhowwe live,work, andthink.British: Hodderand Stoughton.

Descargas

Publicado

2016-03-30

Cómo citar

Lopez Lopez, P. J. (2016). Google Flu Trends y los datos masivos: ¿extrapolable al ébola?. TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review /Revista Internacional De Tecnología, Ciencia Y Sociedad, 5(1), 157–163. https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v5.465

Número

Sección

Artículos de investigación