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Cada vez disponemos de mayores cantidades de datos, y de mejores herramientas de análisis y detección de patrones. Lo primero es cierto de múltiples maneras y desde diversas fuentes, entre ellas las redes sociales y las interacciones y cambios de estado que llevamos a cabo. Gracias a las mejores herramientas de análisis predictivo, hoy es posible realizar diagnósticos de depresión con una precisión similar a la obtenida de manera tradicional.

Existen varios estudios que, en el lapso de pocos años, se han centrado en analizar la salud mental de las personas basándose en sus interacciones en diferentes redes sociales. El objetivo principal de todos esos estudios es el de establecer “patrones” identificables, o encontrar indicadores del lenguaje que puedan ser sintomáticos de sufrir depresión, ahora o en un futuro próximo.

Desde el estudio que analiza la semántica de las fotografías que los usuarios suben a Instagram, pasando por estudios del lenguaje utilizado en foros especializados en temas relacionados con la depresión o la ansiedad, todos ellos se esfuerzan en encontrar las claves que permiten detectar la enfermedad.

En concreto, un estudio realizado por la Stony Brook University en colaboración con miembros de la Universidad de Pensilvania muestra cómo el contenido compartido por los usuarios de Facebook podría ser utilizado para predecir una futura aparición de depresión. Además, estas predicciones coinciden con las conclusiones que se pueden derivar de una consulta médica especializada.

Depresión

¿Cómo es posible? En la imagen sobre estas líneas podemos ver cómo se repiten patrones identificables al hacer un “mapa” de palabras más mencionadas en los estados y publicaciones de la red social. Los indicadores hallados incluyen menciones de hostilidad y soledad, palabras como “lágrimas” y “sentimientos” y un uso frecuente de pronombres en primera persona. Otros indicadores importantes incluyen procesos emocionales (tristeza en el lenguaje), interpersonales (de soledad y hostilidad, como ya mencionamos) y cognitivos (estados reflexivos).

Como nos podemos plantear, este tipo de estudios no son, en realidad, un descubrimiento. Los investigadores y el personal médico especialista tienen métodos para la diagnosis que se basan en solicitar información a las personas sospechosas de padecer esta enfermedad. La tecnología ayuda, hoy, a recabar todavía más información, más valiosa si cabe, que permita establecer un perfil psicológico más preciso.

En este estudio, los investigadores examinaron las publicaciones en Facebook (previo consentimiento de los partícipes, claro) de los meses anteriores a un primer diagnóstico de depresión. De hecho, la muestra incluía a 114 personas diagnosticadas con depresión y un grupo de control en proporción de 5 a 1 (5 personas sanas por cada persona diagnosticada) y, en el caso de los diagnosticados, solo contemplaron actualizaciones en fechas previas a ese primer diagnóstico.

Se encontró que los resultados con mayor precisión se obtuvieron analizando el lenguaje en un período de seis meses antes del diagnóstico, mientras que analizar mensajes de los últimos 3 meses permitía mayor precisión de diagnosis futura.

Gracias a algoritmos avanzados de machine learning, la intuición de que las interacciones en las redes sociales pueden proporcionar información valiosa sobre el estado mental de las personas se han convertido en la certeza de que, en realidad, se trata de una herramienta valiosa para avanzar en el diagnóstico precoz de la depresión, una auténtica plaga en la sociedad moderna.

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