Google ha hecho públicos sus datos de tendencias de búsqueda relacionadas con los síntomas de la COVID-19.
Se cree que los datos podrían mostrar un aumento de casos, incluso antes de que se detecte un brote, y ayudar a los epidemiólogos a rastrear focos de contagio.
Los datos se componían principalmente del volumen de búsquedas de más de 400 síntomas, signos y afecciones de salud.
Pero algunos han advertido de que Google Trends no siempre se corresponde con los datos del mundo real y de que no debería confiarse en él.
La semana pasada, Google hizo públicos sus datos sobre tendencias de búsqueda relacionadas con los síntomas de la COVID-19. El conjunto de datos, recopilado a partir de los hábitos de búsqueda de los usuarios y anonimizado para proteger su privacidad, se compone principalmente del volumen de búsquedas de «más de 400 síntomas, signos y afecciones de salud, como tos, fiebre y dificultad para respirar», según la entrada de blog. También incluye el país y la región de quienes realizan las búsquedas.
Este tipo de datos —que recoge información diaria y semanal de los últimos tres años— podría tener varios usos, según el blog. Uno que puede parecer obvio: relacionar las búsquedas de síntomas de la COVID-19 con un aumento de casos, incluso antes de que se detecte un brote. Los epidemiólogos llevan trabajando para predecir los focos de contagio desde los primeros días de la pandemia y, en teoría, Google Trends podría ayudar a elaborar esas predicciones.
Pero basar esas decisiones únicamente en Google Trends entraña algunos riesgos. Desde el punto de vista epidemiológico, este conjunto de datos resulta más útil cuando se utiliza junto con otra información en un modelo predictivo.
Investigaciones previas sugieren que Google Trends puede ser una forma eficaz de seguir la propagación de enfermedades. En la última década, los epidemiólogos han relacionado las búsquedas de los usuarios con la incidencia de intoxicaciones alimentarias, con el aumento de la enfermedad de Lyme, y con la gravedad de una temporada de gripe. De hecho, un estudio de mayo constató que el aumento de las búsquedas en internet (incluidas las de Google) de términos relacionados con los síntomas de la COVID-19 se correlacionaba con un aumento de los casos de COVID-19.
Pero Google Trends no siempre se corresponde con los datos del mundo real. En 2013, un informe de Nature señaló que Google Trends anticipó un enorme repunte nacional de casos de gripe que, sencillamente, nunca se produjo. Los investigadores comentaron a Nature que la «amplia cobertura mediática de la temporada de gripe especialmente grave de este año en EE. UU., incluida la declaración de emergencia de salud pública por parte del estado de Nueva York el mes pasado» podría haber desorientado al algoritmo, lo que provocó «muchas búsquedas relacionadas con la gripe por parte de personas que no estaban enfermas».
Si estos factores fueran realmente la causa, resulta difícil pensar que la COVID-19 vaya a estar exenta de factores de confusión similares. Mi propio historial de búsquedas demuestra que cada consulta sobre un síntoma no significa que la persona lo esté experimentando. Y algunos estudios indican que la cobertura mediática de una enfermedad afecta a lo que la gente busca en internet. «Resulta extremadamente difícil mirar un conjunto de datos como este y decir: “Sé lo que está pasando en el mundo”», afirma Stephen Mooney, profesor adjunto de epidemiología en la Universidad de Washington.
Este conjunto de datos por sí solo no puede revelar la verdad completa sobre la propagación de la COVID-19, afirma Mooney. Por ello, las tendencias de Google se utilizan mejor como uno de varios conjuntos de datos al predecir dónde podría producirse el próximo brote. «Es un error calificarlo de fracaso total cuando [las predicciones epidemiológicas basadas en Google Trends] no funcionaron. También es un error calificarlo de éxito tan completo que deberíamos deshacernos de los sistemas de seguimiento convencionales, porque hay algunas tendencias que el algoritmo no logró detectar», afirma Mooney. «El hecho de que sea imperfecto no significa que no sea útil».
Los responsables de salud pública utilizan modelos predictivos para ayudar a asignar recursos. Si se prevé que una temporada de gripe sea especialmente grave en una determinada zona, podría recibir más vacunas, más camas hospitalarias y más recursos para combatir el brote. «Estar preparado es bueno; estar preparado y equivocarse tiene un coste», afirma Mooney. «Cada vez que asignas recursos a un lugar que no los necesita, se los quitas a un lugar que sí podría necesitarlos».
Nadie —ni siquiera Google— sostiene que Google Trends esté lo bastante probado como para sustituir a los modelos epidemiológicos existentes. En cambio, el hecho de que los datos sean ahora públicos significa que los investigadores pueden seguir evaluando en qué medida se ajustan al mundo real.
En la lucha contra la COVID-19, Google Trends podría resultar más útil para los científicos que estudian los efectos secundarios para la salud de la enfermedad. Como el virus aún es relativamente nuevo, los investigadores siguen determinando los efectos a largo plazo en quienes se han recuperado de una infección (por ejemplo, cada vez hay más pruebas que sugieren que la COVID-19 puede afectar al corazón de un paciente). Los datos de tendencias de búsqueda podrían servir de punto de partida para que los investigadores estudien otros efectos de la enfermedad.
