Una investigación ha revelado que el lenguaje utilizado en publicaciones de Facebook puede ayudar a identificar problemas clínicos en los usuarios.

El estudio de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania y de la Universidad Stony Brook analizaron las redes sociales de mil pacientes que aceptaron participar de la prueba.

Se construyeron tres modelos para determinar un poder predictivo: lenguaje de Facebook, datos demográficos y una combinación de ambos.Los investigadores determinaron un algoritmo para analizar las publicaciones del grupo de control en redes sociales y averiguar qué enfermedades padecían comparándolo con sus expedientes médicos.

Para los científicos, los datos de Facebook no proporcionaron la información necesaria para que el algoritmo identifique enfermedades como la depresión. Sin embargo, si halló grandes datos para identificar diabetes, ansiedad o psicosis.

“Palabras expresando hostilidad (p. ej., ‘tonto’, ‘mierda’, ‘estupidez’ o ‘hijas de puta’) fueron la característica principal de personas con problemas de abuso de drogas o psicosis”, escriben los autores. Por otro lado, las palabras más asociadas con la depresión estaban relacionadas con la somatización (p. ej., ‘me duele el estómago’ o ‘me duele la cabeza’) y la angustia emocional (p. ej., ‘dolor’, ‘llorando’, ‘lágrimas’).

Otras palabras sin relación alguna también estuvieron fuertemente vinculadas a algunas enfermedades, por ejemplo, “Dios”, “familia” y “rezar” están unidas a las personas con diabetes. La investigación ha creado una línea base para mayores estudios.

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