Newsweek MEX2_090220

En un estudio en Facebook, el abuso del alcohol se relacionó con el uso, por parte de los participantes,
de términos como “beber”, “borracho” y “botella”.
Cada una de estas condiciones pudo pronosticarse
utilizando los datos de Facebook
del paciente. Sin embargo, 18 categorías fueron
predichas con más precisión mediante el
uso de datos demográficos y de Facebook,
mientras que diez de ellas fueron vaticinadas
con mayor exactitud utilizando el lenguaje de
Facebook en comparación con los datos demográficos.
Por ejemplo, el abuso del alcohol se relacionó
con el uso, por parte de los participantes,
de términos como “beber”, “borracho” y “botella”.
Términos hostiles como “estúpido”, “pendej...das”
y “p...tas” se asociaron con abuso
de drogas y psicosis.
Términos como “estómago”, “cabeza”, y
“dolor”, que indicaban que una persona padecía
los síntomas físicos de un trastorno psicológico,
podrían pronosticar que esa persona
padece depresión.
Por su parte, los participantes que utilizaban
palabras como “Dios”, “familia” y “oración”
presentaron mayores probabilidades de sufrir
diabetes que las personas que utilizaban menos
esas palabras.
Para ver si podían encontrar un patrón
entre el historial médico de una persona y su
El perfil de Facebook puede revelar
patologías como diabetes, ansiedad,
depresión y psicosis del usuario.
página de Facebook, el equipo también estudió
sus registros médicos electrónicos con el
consentimiento de los participantes.
Este método tuvo su mayor utilidad al
detectar padecimientos como la diabetes y
los trastornos mentales como la ansiedad, la
depresión y la psicosis.
Los autores afirmaron que, al igual que
el genoma, que puede revelar la genética de
una persona y su riesgo de padecer ciertos
trastornos, su uso del lenguaje en las redes
sociales podría constituir un “medioma social”.
Asimismo, dijeron que es más fácil acceder
a las redes sociales de una persona que a
su información genética, y la primera puede
utilizarse para personalizar la forma en que
se atiende su salud.
La doctora Raina Merchant, autora principal
del estudio y directora del Centro Médico
Penn de Salud Digital, en Filadelfia, Pensilvania,
Estados Unidos, declaró a Newsweek que
no esperaba que las redes sociales pudieran
ser tan útiles para pronosticar condiciones de
salud, “aun cuando el lenguaje no siempre es
explícito con respecto a este tema”.
Sin embargo, los autores destacaron que
este enfoque es, en cierta forma, limitado
porque las palabras únicamente indican una
correlación con una condición, y no pueden
explicar por qué una persona sufre una enfermedad.
“Este es un trabajo preliminar, pero indica
que necesitamos realizar más investigaciones
sobre la oportunidad de obtener beneficios
mediante la minería de datos y la detección
temprana, así como los posibles daños de dicha
práctica y de los pronósticos relacionados
con la salud”, afirmó Merchant.
FOTO: ADOBE STOCK
NEWSWEEK MÉXICO 46 FEBRERO, 2020