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Tu estado de salud mental deja huella en las redes sociales

Varios estudios publicados en los últimos años demuestran que un análisis de la actitud de una persona en las redes sociales puede dar pistas sobre su estado de salud mental.

Los indicios no se encuentran en la parte más visible, como los emojis, hashtags o pies de foto, sino en otros elementos más sutiles.

Por ejemplo, un aumento de palabras negativas, como "no" o "nunca" acompañado de una reducción del uso de expresiones positivas podría ser indicativo de una depresión. También sugiere depresión la presencia de colores azulados, grises y oscuros en las fotos de Instagram.

Ahora investigadores de las universidades de Harvard, Stanford y Vermont han dado un paso más y han creado un modelo capaz de analizar estas variables y muchas otras referentes al estado de ánimo, el lenguaje y el contexto de la persona en las redes sociales para identificar enfermedades mentales, según una información de la BBC.

A parte de los patrones en el lenguaje o el estilo de las fotografías, estos investigadores han añadido el factor aprendizaje automático.

El programa que han desarrollado ha sido capaz de identificar 9 de cada 10 casos de trastorno de estrés post-traumático y un porcentaje parecido de casos de depresión, después de analizar 280.000 tweets.

Esta podría ser la clave para mejorar la detección de algunas enfermedades que suelen pasar desapercibidas o que son difíciles de predecir.

Por ejemplo fases iniciales de depresión, brotes psicóticos, conductas suicidas o estrés postparto, este último a partir del análisis del contenido de las redes sociales de una mujer durante el embarazo y después de dar a luz.

Con estos modelos, los investigadores no buscan sustituir a médicos y psicólogos sino darles una herramienta más.

Todavía no existen aplicaciones prácticas pero pronto podríamos ver "apps" como FitBit o Apple Health dirigidas a monitorizar el estado de salud mental, y no el físico.

Estas aplicaciones podrían analizar el contenido de las redes sociales del usuario y enviarle un aviso en caso de detectar alguna anomalía, junto con información sobre los recursos que tiene a su alcance para recibir atención médica.

Como en todo lo relacionado a las redes sociales, también existe el peligro de que la información caiga en las manos equivocadas.

Algunos temen que grandes compañías farmacéuticas se aprovechen de estos modelos y los usen para detectar personas enfermas (y potenciales clientes).

Tomado de Vanguardia / Editor: Conrado Vives Anias

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