Tecnología | Noticias | 23 DIC 2015

Detectar comportamientos a través de datos desestructurados es posible

Tags: Big Data
dMetrics ha desarrollado una plataforma que puede establecer hábitos de consumo sobre salud a través del análisis de conversaciones en internet.
Big Data
M. Moreno

Un hábito más que extendido entre las sociedades es el de acudir a internet en busca de consejos médicos, medicamentos, análisis de síntomas, o, simplemente intercambiar quejas sobre aspectos sanitarios.  Desde el MIT spinout dMetrics creen que esta información es un tesoro, y que a través de estos datos desordenados se pueden predecir comportamientos de consumo. Por ello, han desarrollado la plataforma llamada DecisionEngine que utiliza la máquina de aprendizaje y procesamiento del lenguaje natural para detectar hábitos de entre las miles de millones de conversaciones sobre salud que se dan en la red. Estas, se suelen dar en redes sociales como Facebook o Twitter, en foros, o incluso, en los comentarios que acompañan a los artículos de noticias y videos.

“En el cuidado de la salud, hay un gigantesco mundo de datos no estructurados que necesitan ser traducidos en información útil”, asegura Pablo Nemirovsky, cofundador de dMetrics. A partir de estos almacenes de datos desordenados, el software revela decisiones de consumo. A día de hoy, dMetrics tiene una base de datos que incluye todos los comentarios del público sobre enfermedades, soluciones y resultados sacadas de más de un millón de fuentes en línea. Esto añade información sobre más de 14.000 productos de cuidado de la salud.

Un sinfín de áreas para obtener información estructurada

 

dMetrics está probando su plataforma en otros sectores como la financiación al consumo y organizaciones políticas. Las compañías de crédito, por ejemplo, pueden analizar por qué los consumidores prefieren las tarjetas de crédito específicas sobre otras. Los politólogos podrían utilizar el software para determinar qué problemas de la sociedad son los que más preocupan a las personas y la fuerza que tienen en el panorama analizando las opiniones de los ciudadanos.

“Para todas estas preguntas el software no solo ha de entender las palabras, sino los conceptos que hay detrás de estas”, afirma Nemirovsky. El sistema es entrenado constantemente para reconocer varias palabras y sinónimos, y la interpretación de la sintaxis y la semántica.“Si le das a la gente la información correcta en el momento adecuado, cualquier persona puede ser un experto”, concluye Nemirovsky

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