1. CLUB DE REVISTA
RESIDENTES PRIMER AÑO
MEDICINA INTERNA
UNIVERSIDAD DEL NORTE

2. TÍTULO DEL ARTÍCULO
USANDO AMIGOS COMO SENSORES PARA
DETECTAR BROTES CONTAGIOSOS A ESCALAS
GLOBALES
Autores :
Manuel Garcia-Herranz
Esteban Moro,
Manuel Cebrian,
Nicholas A. Christakis,
James H. Fowler
Publicado : April 09, 2014DOI: 10.1371/journal.pone.0092413

3. LA INVESTIGACIÓN RECIENTE SE HA CENTRADO EN
EL SEGUIMIENTO DE LOS DATOS EN LÍNEA A
ESCALA MUNDIAL

4. OBJETIVO
• Mejorar la detección de las epidemias
• los patrones del estado de ánimo
• los movimientos en las revoluciones políticas
• mercado de valores y los ingresos de taquilla,

5. INTRODUCCIÓN
las plataformas sociales , y
medios informativos
modernos ofrecen un medio
para difundir información de
forma natural
hay un creciente interés en
el uso de estos sistemas para
promover intencionalmente
la difusión de información y
el comportamiento

6. • trabajos recientes han tomado ventaja de este
seguimiento de datos en línea a escala mundial
• epidemias
• los patrones del estado de ánimo
• rendimiento de las acciones
• las revoluciones políticas
• el comportamiento de los consumidores
• muchos otros fenómenos importantes
Mejorar el
comportamiento

7. PROBLEMAS
sin embargo , el advenimiento de la vigilancia a
nivel mundial ha aumentado recientemente su
preocupación acerca de la privacidad
. por lo tanto , los futuros esfuerzos para
monitorear fenómenos globales pueden limitarse
a un análisis a escala local o de fotos incompletas
del sistema.
crecimiento explosivo de los datos en línea ha
hecho que sea cada vez más difícil llevar a cabo
un análisis global completo.

8. Desarrollar métodos locales
que muestrean pequeños pero
importantes partes del sistema

9. DISEÑO
• marco teórico de técnica de muestreo
• tomar ventaja de la estructura local
inherente a las redes sociales en línea a
gran escala
• permitir la supervisión de una red sin
depender de una imagen completa del
sistema
• utilizamos para poner a prueba una
hipótesis importante de contagio social no
biológica .

10. • Si un mensaje se transmite de forma exógena
a través de la emisión ,a continuación, todos
los individuos tienen la misma probabilidad de
recibirlo, independientemente de su posición
en la red.

11. • Si un mensaje se transmite de forma
endógena de persona a persona a persona a
través de contagio , entonces los individuos en
el centro de una red probable que reciban
más pronto que los miembros elegidos al azar
de la población
• Los individuos centrales son un número
menor de pasos (grados de separación)

12. la hipótesis de sensor
La debida recopilación de
información de una muestra de
individuos centrales dentro de
las redes sociales humanas se
podría utilizar para detectar
brotes contagiosos antes de que
sucedan en la población en
general

13. Resultados
• El uso de los 6 meses de datos de Twitter
registradas en 2009
• se analiza una red que contiene 40 millones
de usuarios alrededor del mundo que están
conectados por 1.5 billones de relaciones
dirigidas
• . Durante seis meses, estos usuarios envían
casi la mitad de mil millones de mensajes
("tweets")

14. • 67 millones contenía un tema clave
proporcionada por el usuario llamado un
"hashtag".
• Estos hashtags se utilizan para referirse a las
personas singulares, eventos, o ideas, que los
hace útiles para el estudio de la propagación
de la información en línea

15. • Para probar la hipótesis de sensor, se necesito
una muestra de individuos con mayor
centralidad de la red (el grupo de "sensor")
• para compararlos con una muestra de
individuos elegidos al azar (el grupo de
"control").

17. • En la fig. 1a se demuestra que el grupo de
sensores contiene individuos más altos grados
y menos individuos de bajo grado, y esto es
cierto incluso si eliminamos duplicados del
grupo sensor
• Sin embargo, esta diferencia entre los grupos
de sensores y control depende de qué fracción
de la red se muestra..

18. • Fig.1c, demuestran que estas ecuaciones se
ajustan bien a los datos de una muestra
aleatoria de 1,25% de todos los usuarios
(500.000 en total)

23. • Este metodo podria ser utilizado en varios
contextos
Ej para vigilar los brotes de influenza con
informacion online en tiempo real
Para predecir los fenomenos politicos

24. • Se espera que el tiempo de obtención de los
datos tenga muchas variables por ej.
-el contexto en línea
Las propiedades intrínsecas del fenómeno como
tal y como se miden
- Numero de personas en el grupo sensor
- Si el brote modifica la estructura de la red