O Twitter é capaz de prever quando você ficará gripado

Já falei por aqui há alguns meses sobre Big Data e como isso pode melhorar sua vida.

Resumindo: as empresas que detêm uma quantidade colossal de informações sobre as pessoas podem começar a olhar para essas informações e identificar padrões que se repetem no meio desse turbilhão de dados.

No post onde falei sobre isso, mencionei que o Google é uma dessas empresas que já estão começando a usar a Big Data a seu favor:

“Quando uma pessoa começa a sentir os sintomas de uma doença, ela possivelmente buscará no Google algo relacionado ao problema. Quando milhares de pessoas começam a buscar sobre a mesma doença em uma mesma região geográfica, existe a possibilidade de que uma epidemia esteja próxima de acontecer. Analisando a quantidade de buscas feitas em determinada cidade, por exemplo, é possível prever e até antecipar o acontecimento de epidemias.”

Depois acabei descobrindo que eles já possuem um site que trata especificamente sobre esse assunto: o Google Flu Trends.

Outra iniciativa semelhante é o Sickweather: uma espécie de rede social de pessoas com gripes e outros tipos de epidemias. Você conecta suas contas das redes sociais e a ferramenta detecta quando você ou seus amigos fazem posts relacionados aos sintomas dessas doenças. Além do mapa abaixo, no site você consegue visualizar um feed com todos os seus amigos que estão doentes essa semana.

É uma boa consultar essa lista antes de aceitar tomar um café com um conhecido, certo?

Daí que essa semana li um artigo que falava sobre uma outra empresa, bastante conhecida da gente, que está começando a estudar as possibilidades do Big Data nesse sentido: o Twitter.

Varrendo os tweets dos usuários e detectando palavras como “sick” e expressões como “not feeling well”, o Twitter é capaz de mapear de onde esses tweets estão vindo e qual a relação geográfica entre eles. O vídeo abaixo mostra a publicação desse tipo de tweet em New York City:

O projeto consiste em um algoritmo que analisou mais de 4 milhões de tweets que foram postados naquela região no decorrer de um mês. O resultado é impressionante: o sistema consegue prever quando uma pessoa irá ficar gripada com até 8 dias de antecedência e com uma taxa de acerto de 90%.

Esse monstro que vos escreve só conseguiu pensar que, em um futuro próximo, uma marca de antigripais poderá fazer campanhas publicitárias geolocalizadas dias antes de um surto de gripe acontecer em determinada região. Aposto que o retorno sobre investimento (ROI) dessa campanha seria altíssimo :)

Updater: Fabricio Teixeira