Quan Google avisa que ‘et calcis’

L’expert en mètriques Francesc Pujol, professor a la facultat d’Econòmiques de la Universitat de Navarra, ha indagat en aquesta correlació que, en el concernent a malalties infeccioses, no és nova. Com explica en el seu blog SM Reputation Metrics, abans d’aquesta pandèmia es va confirmar una estreta relació entre els resultats de les recerques a Google de la paraula ‘grip’ i la comptabilització oficial de positius de grip.

De fet, el gener de l’any passat, abans de la irrupció del coronavirus, Pujol va predir el «pic» gripal dues setmanes abans que passés. El professor d’Economia, que exerceix també com a analista d’estadístiques de la Covid-19 a Twitter (el seu compte és @NewsReputation) no és epidemiòleg ni té una bola de vidre. Es va basar en estudis científics anteriors –com els d’Eysenbach, 2006; Carneiro i Mylonakis, 2009; Valdivia et al., 2010, i un article a ‘Nature’ del 2013– per realitzar el seu vaticini.

I així estan les coses per a la grip aquest any. No tinc ni idea de medicina, però sé que ja just entrem en l’epidèmia anual, i que tindrem el pic en dues setmanes. pic.twitter.com/dFOIKAGPP7

— Francesc Pujol (@NewsReputation) 2 de gener del 2020

La pandèmia de Covid-19, a més d’esborrar del mapa la grip, va canviar la dinàmica: ni el terme ‘coronavirus’ ni ‘COVID’ van servir com a indicadors en la primera onada, dels mesos de març a juny. «Això és a causa que el març del 2020 el coronavirus no era només un virus contagiós ni una pandèmia com ho era la grip: era una crisi sistèmica, un col·lapse en tots els àmbits i era una cosa totalment nova», explica l’expert.

Dues setmanes després...https://t.co/Wfmj7sV1c9

— Francesc Pujol (@NewsReputation) 16 de gener del 2020

El final de la primera onada al juny va marcar també el final de l’excepcionalitat en la pandèmia, i a partir d’allà «simptomes covid» (sic) va començar a ser un indicador per al seguiment de la incidència de casos a mitjançant el portal Google Trends (tendències de Google). Noti’s que «simptomes» està escrit sense accent, ja que així ho escriuen la majoria dels internautes.

Notícies relacionades

“Vaig marxar de l’Opus perquè el que hi vaig veure no era cristià”

Catalunya identifica les millors zones per talar arbres i disposar de més aigua

L’acoblament entre les dues corbes (recerques i casos diagnosticats) no es va produir fins a l’octubre. Segons Pujol, va ser així perquè a l’estiu «l’atenció a Google es va disparar molt més que la velocitat dels casos». El coeficient de correlació entre les dues variables va ser de 0,6 entre el del juny 2020 i l’abril del 2021, va pujar 0,85 des d’inicis d’octubre i 0,92 (les corbes s’encavalquen) des de mitjans de novembre.

Pujol afegeix que Google Trends no només reflecteix, sinó que anticipa l’inici de les noves onades, ja que «les recerques a Google van per davant de la notificació dels positius». En termes econòmics això es diu ‘nowcasting’.

Un estudi publicat al febrer a ‘Nature Digital Medicine’ per Vasileios Lampos, del University College de Londres, i altres autors, va plantejar utilitzar les recerques ‘online’ per rastrejar la Covid-19. El treball, realitzat al Regne Unit, va utilitzar models que, basant-se en les recerques de símptomes concrets –per exemple, la pèrdua d’olfacte–, van preveure els casos i morts per coronavirus amb una antelació de 16 i 22 dies, respectivament.

Our paper titled “Tracking COVID-19 using online search” is now published in Nature Digital Medicine (@Nature_NPJ).https://t.co/GCrkC8vgkI

We show how Google search data can be used to develop complementary public health surveillance methods for #COVID19.

A thread! 👇

1/ pic.twitter.com/daZeNxawjn

— Bill Lampos (@lampos) 8 de febrero de 2021

En el cas de la grip, la predicció va funcionar tan bé anys enrere que el cercador més popular del món va crear el 2008 el servei Google Flu Trends. No obstant, el va abandonar el 2015 després que el 2013 tingués un 140% d’error al predir el pic de la grip als Estats Units. Un estudi posterior a ‘Science’ el va atribuir a un defecte en l’algoritme. I és que no sempre s’encerta en la interpretació del big data.