Ciudad de México, 21 de enero (SinEmbargo).- La reacción de la población frente a los brotes de una enfermedad podría causar más daños económicos, de salud y sociales, que el virus en sí, por lo que expertos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrollaron un modelo informático que ayudaría a predecir la respuesta de los habitantes de una región ante estas contingencias con el fin de reducir los riesgos.
El software está basado en la combinación de datos obtenidos en hospitales, medios de comunicación, redes sociales y otras fuentes que permiten evaluar el impacto verdadero de una virus como el de la influenza AH1N1 en centros médicos, y el cómo es percibido, muchas veces de forma exagerada, por la gente.
“En muchos casos, la reacción a un brote puede causar más daño que la enfermedad en sí”, se lee en un comunicado del MIT, en donde explican que debido al pánico las personas puede huir del sitio infectado convirtiéndose en un foco potencial de contagio para nuevas áreas, asimismo restringirles viajar o que se les distribuyan bienes podría dar lugar a disturbios.
Por otra parte, la publicidad que se le da a un brote puede causar que los centros de salud se llenen de personas preocupadas por síntomas menores, complicando que quienes están verdaderamente afectados por la enfermedad puedan obtener la atención médica necesaria.
“¿Cómo cuantificas el pánico?” se pregunta Marta Gonzalez, co autora del estudio y profesora de ingeniería civil y ambiental en el MIT, al decir que no se había estudiado antes la información y desinformación que se difunde sobre este tipo de epidemias y lo complicado que es medir las reacciones de pánico.
Una de las maneras que los investigadores encontraron fue comparar los reportes de noticias y los mensajes posteados en las redes sociales con los datos que los hospitales daban sobre la incidencia real de la enfermedad.
Para estudiar este fenómeno analizaron los datos de tres brotes: los de influenza AH1N1 en México y Hong Kong durante el 2009, y el de SARS en este último país. En el modelo que construyeron podía reproducir el comportamiento a nivel de población que los acompañó.
En todos estos casos, la respuesta del público fue desproporcionada con el riesgo verdadero, y su investigación demostró que las enfermedades que son raras o poco frecuentes suelen recibir mayor atención aún cuando su riesgo no es tan alto, tal como se vio en el país oriental, en donde el SARS recibió mucha más respuesta que la influenza, aun cuando las tasas de infección por H1N1 eran cientos de veces mayores.
“Espero que en el futuro, si podemos predecir que estas malas consecuencias económicas y sociales van a suceder, que podrían costar tanto dinero y muchas vidas, la gente tome medidas para contrarrestar estos efectos”, dijo Gonzalez.
Por su parte, la cobertura mediática que algunas veces puede ayudar a esparcir el pánico entre la población por lo que la información correcta podría tener el efecto contrario.
Olivia Woolley Meza, profesora de ciencias sociales computacionales en la Escuela Politécnica Federal de Zúrich dijo en el mismo comunicado que “con un buen entendimiento de la respuesta social a las epidemias, las políticas que no logran controlar la propagación de la enfermedad debido a las respuestas sociales contraproducentes pero previsibles se pueden evitar. Esta transformación en la forma de pensar y poner en práctica el control de la enfermedad se necesita urgentemente para prevenir el brote de pandemias que amenazan a millones de vidas”.
