Redes Sociales

Mira como utilizan tu estado de Facebook

Publicado

hace 7 años

octubre 16, 2018

Por

Juan

ESTADOS UNIDOS.- Al analizar los datos compartidos por los usuarios de las redes sociales con su consentimiento durante los meses previos a un diagnóstico de depresión, los investigadores encontraron que su algoritmo podría predecir con precisión la depresión futura.

Los indicadores de la afección incluyeron menciones de hostilidad y soledad, palabras como “lágrimas” y “sentimientos”, y el uso de más pronombres en primera persona como “yo” y “a mí”, según una nueva investigación de la Universidad de Pensilvania y la Universidad de Stony Brook, ambas en Estados Unidos, publicada en ‘Proceedings of the National Academy of Sciences’.

“Lo que las personas escriben en las redes sociales y en Internet capta un aspecto de la vida que es muy difícil en medicina y en la investigación para acceder de otra manera. Es una dimensión que está relativamente sin explotar en comparación con los marcadores biofísicos de la enfermedad. Considerando condiciones como la depresión, la ansiedad y el trastorno de estrés postraumático, por ejemplo, encontrará más señales en la forma en que las personas se expresan digitalmente”,

Andrew Schwartz, autor principal del artículo e investigador principal del Proyecto Mundial de Bienestar

Durante seis años, el WWBP, con sede en el Centro de Psicología Positiva de Penn y el Laboratorio de Análisis del Lenguaje Humano de Stony Brook, ha estado estudiando cómo las palabras que usan las personas reflejan sentimientos y satisfacción internos.

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En 2014, Johannes Eichstaedt, científico investigador fundador de WWBP, comenzó a preguntarse si las redes sociales podían predecir los resultados de salud mental, especialmente para la depresión.

“Los datos de las redes sociales contienen marcadores similares al genoma. Con métodos sorprendentemente similares a los utilizados en genómica, podemos combinar los datos de las redes sociales para encontrar estos marcadores. La depresión parece ser algo bastante detectable de esta manera; realmente cambia el uso que las personas hacen de las redes sociales de manera que no hace una enfermedad de la piel o la diabetes”.

Johannes Eichstaedt, científico investigador fundador de WWBP

Eichstaedt y Schwartz se unieron a los colegas Robert J. Smith, Raina Merchant, David Asch y Lyle Ungar, del Centro de Medicina Digital Penn, para este estudio. En lugar de hacer lo que habían hecho los análisis anteriores (reclutar a los participantes que aportaron información sobre la depresión), los científicos identificaron los datos de personas que consintieron en compartir los estados de Facebook y la información de los registros médicos electrónicos, y luego analizaron los estados utilizando técnicas de aprendizaje automático para distinguirlos de los de un diagnóstico de depresión formal.

“Este es un trabajo inicial de nuestro Registro de Mediomas Sociales del Centro de Medicina sobre Salud Digital de Penn que une las redes sociales con los datos de los registros de salud. Para este proyecto, todas las personas dieron su consentimiento, no se recopilaron datos de su red, los datos son anónimos, y se respetaron los más estrictos niveles de privacidad y seguridad”.

Raina Merchant

Cerca de mil 200 personas accedieron a proporcionar ambos archivos digitales. De estas, solo 114 personas tuvieron un diagnóstico de depresión en sus registros médicos. Luego, los autores compararon a cada persona con un diagnóstico de depresión con cinco que no tenían dicho diagnóstico, para actuar como un control, para una muestra total de 683 personas (excluyendo una por palabras insuficientes en las actualizaciones de su estado).

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CON INFORMACIÓN DE EUROPA PRESS

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