Eso les permitió observar la visión que los usuarios de Twitter tienen de ciertas enfermedades y cómo decidieron tratarlas.
Algo que detectaron es que muchos decidieron tomar el medicamento equivocado para patologías comunes.
"Los tweets nos mostraron que existen algunas graves concepciones erróneas sobre cuestiones médicas", dijo Michael J. Paul, un estudiante de doctorado que colaboro con el proyecto.
"Vimos que alguna gente escribía en Twitter que estaba tomando antibióticos para tratar la gripe", dijo.
"Pero los antibióticos no funcionan con la gripe, que es causada por un virus, y esta práctica puede contribuir a generar problemas de resistencia a este tipo de medicamentos".
Dolor de cabeza
Para poder detectar los tweets relacionados con salud entre miles de millones de mensajes los investigadores desarrollaron una herramienta informática especial para filtrarlos.
El programa fue 'educado' para descartar frases que en realidad no tenían que ver con la salud, aunque que contuvieran palabras que comúnmente se utilizan en contextos médicos, como "el alto precio del gas es un dolor de cabeza para mi empresa".
En unos 200.000 de los tweets vinculados con salud, la información pública que los acompañaba les permitió a los investigadores identificar de qué región de EE.UU. provenían.
Esto les permitió identificar tendencias a lo largo de EE.UU.
"Pudimos detectar que la temporada de alergias empezó antes en los estados más cálidos y más tarde en el medio oeste y noreste", dijo el profesor Mark Dredze.
Pero ambos científicos reconocieron que el sistema tiene sus límites.
En varios casos sucedió que los usuarios de Twitter no comentaban más que una vez acerca de una dolencia particular.
"Sólo pudimos conocer lo que la gente estaba dispuesta a compartir y creemos que hay un límite para eso", dijo Paul.
De cara al futuro
De todos modos, Drezde le dijo a BBC Mundo que esperan llevar la investigación más allá.
"Por ejemplo, podríamos responder preguntas específicas sobre cómo cierta medicación es utilizada para diferentes enfermedades. O podemos descubrir vínculos entre enfermedades y hábitos que no pueden ser identificados por los médicos en una visita del paciente a su consultorio", explicó.
También cree que el programa que desarrollaron podría utilizarse en otros idiomas, como el español.
"El límite está en Twitter, si hay suficiente información generada por usuarios en español creemos que podemos obtener resultados similares".
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