Influenza, il traffico su Wikipedia per monitorare i picchi

Gli scienziati potrebbero aver scoperto il modo migliore per monitorare la diffusione dell’influenza: guarda quante persone hanno visitato gli articoli di Wikipedia sull’influenza e dei suoi sintomi. Non è uno scherzo, ma il risultato di una ricerca scientifica in piena regola.

I ricercatori dell’Ospedale Pediatrico di Boston, Harvard Medical School, dicono che la tecnica utilizzata ha fornito previsioni migliori di ben due settimane rispetto alle stime ufficiali del Centro per la prevenzione delle malattie americano  (il rinomato Center for Disease Control, CDC). Ha inoltre migliorato i dati influenzali di Google Trend  (uno strumento di Google che mostra la frequenza delle ricerche su un dato argomento) del 17 per cento, hanno aggiunto i ricercatori.

“Avere una stima puntuale di ciò che sta accadendo nella popolazione è fondamentale per essere in grado di pianificare con precisione le strategie di vaccinazione e coordinare il personale medico”, ha detto il dottor David McIver, uno degli autori dello studio. “Prima siamo in grado di sapere qual è l’entità della pandemia di influenza in un dato momento, meglio saremo in grado di distribuire le risorse e limitare la diffusione della malattia.”

“Ogni nuova stagione influenzale offre nuove sfide e incertezze sia per il pubblico, sia per gli addetti alla salute pubblica”, il team ha scritto in un comunicato. “Speriamo che con questo nuovo metodo di monitoraggio dell’influenza, potremo sfruttare i dati disponibili pubblicamente per aiutare le persone a ottenere informazioni accurate e quasi in tempo reale sul livello della malattia nella popolazione.”

Per ottenere i propri dati, McIver e il dottor John Brownstein hanno “calcolato il numero di volte in cui alcuni articoli di Wikipedia sono stati consultati ogni giorno dal dicembre 2007 ad agosto 2013.”

McIver e colleghi hanno monitorato in particolare 35 articoli di Wikipedia, tra cui alcuni che misuravano di normale traffico del sito web e alcuni specifici dell’influenza e dei suoi sintomi. oltre che all’home page di Wikipedia.

I ricercatori hanno detto che il loro modello ha funzionato bene durante le stagioni influenzali “gravi”, come durante lo scoppio dell0influenza dovuta al ceppo H1N1 nel 2009.

Mentre i dati hanno mostrato la velocità con cui si poteva prevedere la diffusione dell’influenza, McIver ha detto che questa tecnica non dovrebbe sostituire i dati del CDC o di Google.

“Sarebbe difficile dire che questo dato è migliore rispetto ai dati del CDC – visto che sono fonti molto diverse ,” ha detto. ” Tutti i metodi di stima dell’attività influenzale hanno i loro pro e contro. Lo strumento migliore per misurare questo tipo di carico di malattia probabilmente finirà per essere un sistema che combina diversi tipi di dati, per avere una maggiore panoramica di ciò che sta realmente accadendo nella popolazione.”

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica Computational Biology.