La COVID-19 estaba en Twitter antes de que se supiera qué era

Los mensajes que hablaban de «neumonía» se multiplicaron en Twitter antes del anuncio oficial de los primeros casos de COVID-19.

Antes de que se anunciaran oficialmente los primeros casos de COVID-19 en Europa, a finales de enero de 2020, las señales de que algo extraño estaba ocurriendo ya circulaban por las redes sociales.

Los autores del estudio publicado en Scientific Reports, geolocalizaron más de 13.000 tuits relacionados con la palabra neumonía procedentes de las regiones en las que posteriormente se notificaron los primeros casos de infecciones, como la región de Lombardía en Italia, Madrid, España, e Île de France.

La mayoría de los mensajes procedía de las regiones donde se produjeron los primeros brotes

La Escuela de Estudios Avanzados IMT de Lucca (Italia)  centró su estudio sobre la presencia en redes sociales de mensajes que podrían estar relacionados con la COVID-19 antes de que la pandemia se hiciera oficial. Han encontrado la presencia de mensajes con una creciente preocupación sobre lo que entonces se diagnosticaba como “neumonía”   en los posts publicados en Twitter en siete países, entre finales de 2019 y principios de 2020. El análisis de los posts muestra que la mayoría de los casos procedían precisamente de las regiones geográficas en las que posteriormente se desarrollaron los brotes primarios.

Para llevar a cabo la investigación, los autores crearon primero una base de datos única con todos los mensajes publicados en Twitter que contenían la palabra clave «neumonía» en los siete idiomas más hablados de la Unión Europea -inglés, alemán, francés, italiano, español, polaco y holandés- desde diciembre de 2014 hasta el 1 de marzo de 2020.

Se eligió la palabra «neumonía» porque es el diagnóstico más grave relacionado con la infección por el coronavirus SARS-CoV-2, y también porque la temporada de gripe de 2020 fue más suave que las anteriores, por lo que no había razón para pensar que fuera la responsable de todas las menciones y preocupaciones.

Para el estudio, también tuvieron en cuenta el espectacular incremento de tuits que se intercambiaron entre diciembre de 2019 y enero de 2020,  las semanas que transcurrieron entre el anuncio de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de que se habían identificado los primeros «casos de neumonía de etiología desconocida» -el 31 de diciembre de 2019- y el reconocimiento oficial de la COVID19 como enfermedad transmisible grave, el 21 de enero de 2020.

El análisis de los autores muestra un aumento de los tuits que mencionan la palabra clave «neumonía» en la mayoría de los países europeos incluidos en el estudio a partir de enero de 2020, como para indicar una preocupación e interés público continuos por los casos de neumonía. En Italia, los mensajes de twitter permitían  identificar  focos de infección potencialmente ocultos varias semanas antes del anuncio del primer foco local de una infección por COVID-19 (20 de febrero, Codogno, Italia). Francia mostró un patrón similar, mientras que España, Polonia y el Reino Unido registraron un retraso de dos semanas.

«Nuestro estudio se suma a las pruebas existentes de que las redes sociales pueden ser una herramienta útil de vigilancia epidemiológica»

Siguiendo el mismo procedimiento utilizado para la palabra clave «neumonía», los investigadores también produjeron un nuevo conjunto de datos que contenía la palabra clave «tos seca», uno de los otros síntomas que posteriormente se asociaron al síndrome COVID-19. Incluso entonces, observaron el mismo patrón, es decir, un aumento anormal y estadísticamente significativo en el número de menciones de la palabra durante las semanas previas al aumento de las infecciones en febrero de 2020.

«Nuestro estudio se suma a las pruebas existentes de que las redes sociales pueden ser una herramienta útil de vigilancia epidemiológica. Pueden ayudar a interceptar los primeros signos de una nueva enfermedad, antes de que prolifere sin ser detectada, y también a rastrear su propagación», afirma Massimo Riccaboni, profesor titular de Economía en el IMT School, que ha coordinado la investigación.