Dime qué tuiteas y te diré si estás deprimido

¿Usas muchas palabras negativas en Twitter? ¿Presumes de vida perfecta en las redes sociales? Cuidado con lo que dices y cómo lo dices.

Dime qué tuiteas y te diré si estás deprimido
Tus tuits dicen más de ti de lo que piensas. Digital Trends
Publicado en Redes sociales

Cómo nos gusta el postureo: mostrar que hacemos cola para comprarnos el último móvil que ha salido al mercado, cuánto y a dónde viajamos, los sitios tan chic a los que vamos a cenar, nuestra amplia vida social, lo felices que somos con nuestra pareja y lo duro que trabajamos en el gym para tener estos bíceps.

Así, es bastante frecuente encontrar publicaciones en Facebook, fotos en Instagram o tweets siguiendo esta tónica. De hecho, recientemente se ha evidenciado que aunque haya millones de usuarios de Facebook, en realidad todos se pueden clasificar en cuatro tipos y uno de ellos es el ególatra.

Asúmelo: tu vida no es tan perfecta como muestras en las redes sociales

Pero a veces la procesión va por dentro. Y es que tu vida no es perfecta (ni la de nadie) por mucho que intentes proyectar esa imagen. Tampoco te digo que abraces el melodrama o que seas un troll o un hater, pero en las redes como en la vida, el equilibrio se encuentra en el término medio. Nuestras publicaciones nos delatan, y a veces es sintomático más que lo decimos, cómo lo decimos.

Esta teoría puede confirmártela cualquier profesional de la psicología, pero un reciente estudio de las prestigiosas universidades de Harvard, Vermont y Stanford han demostrado que incluso se pueden diagnosticar síntomas de enfermedades mentales tales como la depresión con solo leer tu timeline. Los resultados pueden leerse en el paper publicado en la revista Scientific Reports.

Ya hemos visto que Twitter abre la puerta de un nuevo concepto literario futuro iniciado con la historia de Manuel Bartual, pero también puede ser un aviso a navegantes ante trastornos mentales.

¿Cómo se realizó el estudio?

Para realizar la investigación, se analizaron a miles de usuarios de la red social del pajarito con el objetivo de detectar cambios en el lenguaje que pudieran relacionarse con la depresión o el desorden de estrés post traumático. ¿Y quién hizo todo esto? Un algoritmo que emplea Inteligencia Artificial capaz de detectar de 100 a 200 días antes que cualquier profesional de la salud.

De nuevo, la Inteligencia Artificial al servicio de los silenciosas enfermedades mentales, como con el brutal hito del Alzheimer que logra diagnosticarlo hasta una década antes de que el médico tenga evidencias suficientes.

El investigador del proyecto Chris Danforth, explica a Digital Trends:

Analizamos individuos activos en esta red social que previamente habían sido diagnosticados por un psiquiatra con depresión o PSTD. Empleando una muestra de sus tuits, entrenamos un algoritmo para identificar las diferencias entre su comportamiento y el del resto de los usuarios que no sufrían estos trastornos. Nuestro principal descubrimiento es que hay señas que permiten predecir a ambos grupos y esto es algo que puede usarse antes del primer diagnóstico.

Algunas señales de la depresión

En caso de depresión clínica, algunos de los marcadores son lingüísticos, como por ejemplo el uso de palabras negativas como "no", "nunca" o "muerte". Asimismo, el empleo de "feliz" o incluso de "foto" se usan en raras ocasiones.

Es evidente que una persona triste usará palabras melancólicas, pero el análisis de estos tuits a lo largo del tiempo puede ser mucho más revelador que una consulta médica puntual... si es que la persona en sí se muestra receptiva a recibir ayuda profesional.

Katharina Lix, otra investigadora de este estudio, lo explica así:

Esperamos que nuestra investigación ayude a mejorar la salud mental, sobretodo en acciones preventivas. Imaginamos que esta tecnología servirá como herramienta de soporte adicional en el tratamiento de un paciente. Siempre y cuando la persona interesada ceda sus datos de las redes sociales.

Y ahí vuelve a evidenciarse el problema: en muchos casos, las personas con depresión u otras enfermedades mentales se niegan a recibir atención médica, aislándose de su entorno. No obstante, en muchos casos los seguidores de redes sociales pueden intuir el estado de la persona, pero es complicado poder intervenir.

Además, es necesario validar esta tecnología con una muestra mayor de gente para que sea verdaderamente representativa y fiable. En todo caso, queda patente la importancia de las redes sociales y su vinculación con la vida real, por ello es fundamental salvaguardar nuestra privacidad, seguir comportamientos éticos y tener empatía.

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