Las redes sociales pueden convertirse en adictivas y perjuduciales para la salud pero, como todo, también pueden ser de gran utilidad para, como sugiere un estudio que se publica en «Proceedings of the National Academy of Sciences», para diagnosticar precozmente la depresión.
Investigadres de las universidades de Pensilvania y de Stony Brook (EE.UU.) analizaron los datos compartidos en esta red social por un grupo de usuarios durante los meses previos a un diagnóstico de depresión y 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».
«Lo que las personas escriben en las redes sociales y en Internet capta un aspecto de la vida que es muy difícil de identificar en la práctica médica y en la investigación de otra maner», afirma H. Andrew Schwartz, autor principal del artículo e investigador principal del Proyecto Mundial de Bienestar (WWBP). Se trata, apunta, «de una dimensión que está relativamente sin explotar en comparación con los marcadores biofísicos de la enfermedad».
Durante seis años, el WWBP ha estado estudiando cómo las palabras que usan las personas reflejan sentimientos. 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.
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
Según este investigador, 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. Y la depresión parece ser algo bastante detectable de esta forma».
A diferencia de análisis previos, donde había reclutado a los participantes que aportaron información sobre la depresión, los científicos identificaron los datos de personas que consintieron en compartir sus 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 que une las redes sociales con los datos de los registros de salud. Cerca de 1.200 personas consintieron en proporcionar ambos archivos digitales. De ellas, solo 114 personas tuvieron un diagnóstico de depresión en sus registros médicos. A continuación, los autores compararon a cada persona con un diagnóstico de depresión con cinco que no tenían dicho diagnóstico, que actuaban como control, para una muestra total de 683 personas.
Escenario realista
La idea era crear un escenario lo más realista posible para testar el algoritmo . «Este es un problema realmente difícil -señala Eichstaedt-. Si 683 personas presentes en el hospital y el 15 por ciento de ellas están deprimidas, ¿nuestro algoritmo podría predecir cuáles? Si el algoritmo dice que nadie estaba deprimido, sería un 85 por ciento exacto».
Para desarrollar el algoritmo, Eilos investigadores revisaron 524.292 actualizaciones de Facebook de los años previos al diagnóstico para cada individuo con depresión y durante el mismo periodo de tiempo para el control. Determinaron las palabras y frases más utilizadas y luego modelaron 200 temas para analizar lo que llamaron «marcadores de lenguaje asociados con la depresión».
Finalmente, compararon de qué manera y con qué frecuencia los participantes deprimidos & control usaron tales expresiones. Aprendieron que estos marcadores comprendían procesos emocionales, cognitivos e interpersonales, como hostilidad y soledad, tristeza, etc., que podían predecir la depresión futura tres meses antes de la primera documentación de la enfermedad en un registro médico.
Procesos emocionales, cognitivos e interpersonales, como hostilidad y soledad, tristeza, etc., podían predecir la depresión futura tres meses antes de la primera documentación de la enfermedad en un registro médico
«Existe la percepción de que el uso de las redes sociales no es bueno para la salud mental -apunta Schwartz-, pero también puede ser una herramienta importante para diagnosticarla, monitorizarla y eventualmente tratarla. Aquí, hemos demostrado que se puede usar con registros clínicos, un paso hacia la mejora de la salud mental en las redes sociales».
A pesar de algunas limitaciones al estudio, incluida su muestra estrictamente urbana, y las limitaciones en el campo en sí, no todos los diagnósticos de depresión en un registro médico cumplen con el objetivo estándar que proporcionan las entrevistas clínicas estructuradas. Por ejemplo, los hallazgos ofrecen una nueva forma potencial de descubrir y obtener ayuda para aquellos que sufren de depresión.
