Las publicaciones de Facebook predicen la depresión

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%. El artículo fue publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.

En general, el diagnóstico de los trastornos mentales se deduce al analizar cómo habla una persona sobre sí misma: qué palabras usa para describir sus emociones, así como qué dice sobre su propio bienestar. Desafortunadamente, estos síntomas pueden no ser muy pronunciados y, en el peor de los casos, una persona deprimida puede simplemente negar que exista un problema.

Por ello, en las últimas décadas, los psicólogos han desarrollado varias escalas y pruebas que pueden identificar con mayor precisión a una persona en depresión o con trastorno de ansiedad. El análisis del habla también es útil, pero, mayormente, para métodos automáticos. Por ello, los investigadores del MIT sugirieron recientemente diagnosticar la depresión a partir del habla de un paciente utilizando una red neuronal.

Los científicos bajo la guía de Johannes C. Eichstaedt de la Universidad de Pennsylvania han sugerido que la depresión puede diagnosticarse mucho antes de que se acuda a un psiquiatra, mediante el análisis de las publicaciones de Facebook. Para ello, recolectaron datos abiertos en las publicaciones de 683 usuarios que solicitaron atención médica: a 114 de ellos se les diagnosticó depresión y el resto sirvió como grupo de control. 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).

Precisión de la predicción basada en tiempo del post. /Eichstaedt et al. / PNAS 2018

Con la ayuda de estos datos, los científicos pudieron diagnosticar la depresión por las publicaciones de los pacientes con gran precisión: por las publicaciones hechas seis meses antes del diagnóstico, se pudo predecir la depresión con una precisión del 62%, y con 72% de precisión en los posts publicados tres meses antes. El vocabulario de los pacientes deprimidos, según los científicos, contenía muchas palabras emocionales y palabras asociadas con el bienestar y el estado.

Nubes de palabras más comunes en publicaciones de pacientes deprimidos. /Eichstaedt et al. / PNAS 2018

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.

Se puede predecir la depresión no solo por publicaciones en redes sociales, sino también por fotos. Investigadores estadounidenses llegaron a esta conclusión tras analizar 166 perfiles de Instagram, de los cuales 71 pertenecían a personas con síntomas depresivos. Un modelo estadístico creado por los investigadores, identificó a personas con depresión con una probabilidad del 70% (con más precisión que los psiquiatras). El estudio ha sido publicado en la revista EPJ Data Science.

María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma.

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