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Investigadores estadounidenses analizaron publicaciones en Facebook de casi 700 usuarios y descubrieron que era posible predecir la depresión con gran precisión mucho antes del diagnóstico oficial. 

En 114 personas diagnosticadas con depresión, los primeros síntomas se detectaron tres meses antes de que se decidiera el diagnóstico: la precisión de la predicción fue de más del 70%.

Los primeros síntomas se detectaron tres meses antes del diagnóstico oficial, tras un análisis del discurso de los participantes

Los primeros síntomas se detectaron tres meses antes del diagnóstico oficial, tras un análisis del discurso de los participantes. 

Para lograrlo, los investigadores de la Universidad de Pensilvania y la Universidad de Stony Brook, ambas en Estados Unidos, sometieron las publicaciones de los participantes a un algoritmo, que analizó su uso del lenguaje.

Los datos fueron recolectados a lo largo de dos años y medio. Los investigadores analizaron el vocabulario de los usuarios, la duración de las publicaciones, su frecuencia, así como los datos demográficos (geotags).

Para desarrollar el algoritmo, Eichstaedt, Smith y sus colegas 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.

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”. El vocabulario de los pacientes deprimidos, según los científicos, contenía muchas palabras emocionales y palabras asociadas con el bienestar y el estado.

El año pasado, Mark Zuckerberg anunció que la compañía analizaría las publicaciones de los usuarios para identificar posibles víctimas de suicidio

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», dice H. Andrew Schwartz, autor principal del artículo e investigador principal del Proyecto Mundial de Bienestar (WWBP, por sus siglas en inglés). 

«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«, agregó.

Este es tan solo el más reciente estudio del WWBP, que comenzó a funcionar el 2014, cuando 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.

No se sabe si el método desarrollado será utilizado por la propia red social. El año pasado, Mark Zuckerberg anunció que la compañía analizaría las publicaciones de los usuarios para identificar posibles víctimas de suicidio.

«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».

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