Los responsables de marketing farmacéuticos hacen todo lo posible para encontrar a aquellos médicos que no están prescribiendo sus medicamentos—y diseñar formas de llegar a ellos. No obstante, MedNetworks, una startup surgida del laboratorio de Harvard del sociólogo y médico Nicholas Christakis, ofrece a las empresas farmacéuticas un atajo. Mediante la minería de datos anónimos de reclamaciones médicas, la compañía afirma poder identificar qué médicos pueden ser los influenciadores más fuertes entre sus colegas.MedNetworks utiliza herramientas computacionales desarrolladas en el laboratorio de Christakis para analizar los patrones de prescripción de grandes grupos de médicos, construyendo mapas de las relaciones profesionales, y realizando un seguimiento del modo en que crece la popularidad de un nuevo medicamento. La compañía ha descubierto que ciertos médicos son personas particularmente influyentes: cuando estos médicos recetan un medicamento que acaba de salir, sus colegas dentro de tres grados de separación pronto empiezan a hacer lo mismo. Teniendo en cuenta esta información, "hemos demostrado que podemos predecir la adopción de los productos farmacéuticos entre los médicos", afirma el cofundador de MedNetworks, Larry Miller.
Este método podría servir para mucho más que simplemente ayudar a las compañías farmacéuticas. Al extraer patrones del aparente caos de las asociaciones y referencias médicas, los registros de salud de los pacientes, y los registros de escritura de recetas, las herramientas computacionales de análisis social podrían también identificar qué personas dentro de una comunidad serían más influyentes en la difusión de un mensaje de salud pública.
A tal fin, MedNetworks está trabajando en la identificación de esas personas influyentes entre los ciudadanos de Hermosa Beach, Redondo Beach y Manhattan Beach, en California. A partir de información pública, como por ejemplo los datos del censo, las listas de clubes, y las listas de la PTA, la empresa está tratando de determinar qué individuos actúan de forma influyente dentro de la comunidad y el vecindario. El cliente en este caso—Healthways, un consultor para empleadores que traten de reducir costes sanitarios—quiere encontrar qué personas serían más eficaces en la difusión de mensajes sobre la reducción del tabaquismo y la obesidad.
Erik Brynjolfsson, profesor de tecnología de la información y director del Centro del MIT para Negocios Digitales en la Escuela de Administración Sloan, afirma que existen "enormes oportunidades" para utilizar los datos más eficazmente, tanto en el sistema de salud como dentro de la investigación de redes sociales. Sin embargo, advierte, "es justo decir que la clasificación de la causalidad en la investigación de redes sociales es muy difícil". La mejor manera de determinar la causalidad es a través de la experimentación rigurosa, con grupos de control examinados junto a grupos experimentales, afirma, y ese enfoque es raramente posible usando información retrospectiva.
Hace unos años, Christakis y sus colegas analizaron datos del Framingham Heart Study—un estudio de décadas de duración de miles de personas en Framingham, Massachusetts—y estudiaron cómo la obesidad, la felicidad, y otros fenómenos se esparcían entre las redes sociales. Christakis mostró que el aumento de peso en los individuos aumentaba el riesgo de aumento de peso en otras personas dentro de la red social de esa persona, aunque sólo logró hacer conjeturas sobre el tipo de mecanismo subyacente.
Los responsables de marketing ya saben que las redes sociales en línea como Facebook ofrecen nuevas oportunidades para expandir los negocios, y que varios productos de software, como el software social Lotus Connections de IBM, ayudan a las personas a analizar sus relaciones existentes para aumentar la eficiencia. Sin embargo, las últimas ideas también podrían ayudarles a estar más saludables. "Hay un nuevo hueco de mercado", afirma Noshir Contractor, profesor de ciencias del comportamiento en la Universidad Northwestern, en referencia a la aplicación de conocimientos de ciencias sociales computacionales dentro del mundo de los negocios. Ha cofundado dos empresas de consultoría basadas en las ciencias sociales computacionales. "De la mayoría de retos sociales a los que nos enfrentamos, creo que la salud está en la parte superior de las áreas que podrían beneficiarse del análisis de redes".
Por Lauren Cox, reportera de Tech Review.
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