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Use of Digital Platforms
Estudio utiliza aprendizaje automático y big data para explorar el uso de anticonceptivos

Fuentes de big data como plataformas de internet y técnicas como el aprendizaje automático son utilizadas para diversas áreas de investigación científica.

Las ciencias sociales y la gran cantidad de datos disponibles en internet, son una herramienta fundamental para los investigadores de salud pública. Aprovechando el uso de herramientas como métodos de big data son importantes para realizar investigaciones que utilizan grandes cantidades de datos. Por ejemplo, datos de redes sociales o de búsquedas en internet, pueden utilizarse para encontrar tendencias sobre datos relevantes para la salud pública.

Un estudio reciente realizó una revisión de alcance de literatura revisada por pares, utilizando big data para explorar el uso de anticonceptivos para prevenir embarazos. Este estudio analizó 31 artículos el primero publicado en 1971 y 19 publicados después de 2016. Algunos de los criterios de selección para analizar los artículos fue el uso de fuentes de big data o métodos analíticos tradicionales.

En primer lugar, los autores definen el big data en dos dimensiones, métodos y fuentes. Por ello incluyeron estudios que utilizan big data como redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural (PLN), aprendizaje automático supervisado, aprendizaje automático no supervisado, entre otras; y además se incluyeron estudios que se basan en fuentes de big data de redes sociales como Twitter, Facebook, YouTube, o de búsquedas de internet como Google Trends.

El objetivo de esta revisión de alcance fue “determinar la amplitud, profundidad y calidad de la literatura en la intersección de los métodos y/o fuentes de big data y el uso de anticonceptivos para prevenir el embarazo”, según detallan los autores. Para ello emplearon una rúbrica estandarizada desarrollada por ellos mismos para evaluar la calidad (Metrics of Reliability and Quality o MARQ) e identificar las lagunas que plantean oportunidades para futuras investigaciones sobre estos métodos.

Luego de una revisión exhaustiva, en la cual se descartaron miles de estudio, los autores encontraron que el uso de big data se ha vuelto más común en la literatura científica para explorar el uso de anticonceptivos. El auge del internet ha permitido explorar el uso de anticonceptivos y la información disponible en línea través de redes sociales ha logrado la creación de nuevos conocimientos sobre la predicción del uso de métodos para prevenir el embarazo.

“En general, los artículos fueron de calidad moderada a alta, con las principales debilidades identificadas en sus discusiones de las limitaciones específicamente discutiendo los escollos del uso de grandes fuentes de datos que no son representativas de la población (por ejemplo, Twitter, búsquedas en Google, registros médicos)”, explican los autores.

Además, en la literatura emergente que utiliza big data, los autores detallan que existe la oportunidad para que los autores reconozcan las limitaciones de utilizar este tipo de métodos. “Sólo el 29% (N = 9) de los artículos predijeron el uso de anticonceptivos, lo que indica oportunidades para la aplicación futura de fuentes y métodos de big data para entender por qué más de un tercio de las mujeres con una necesidad insatisfecha de anticoncepción en un país de ingresos bajos y medios han interrumpido un método anticonceptivo moderno previamente”, explica el estudio.

Los autores concluyen que es necesario discutir los beneficios y las limitaciones del uso de fuentes de big data, y utilizar la comparación de resultados entre fuentes de datos y métodos más tradicionales para mostrar el beneficio de uno sobre el otro. El uso de big data es útil para la investigación en salud pública, especialmente con la cantidad de datos disponibles actualmente, es posible realizar estudios sobre casi cualquier problemática de salud pública y así generar estrategias importantes que logren un beneficio real.

Check the full study at the following link:

https://academic.oup.com/oodh/article/doi/10.1093/oodh/oqad002/7049408?searchresult=1

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