El auge de redes sociales como Instragram o Twitter está dejando a otras algo más antiguas en un segundo plano. La primera se ha convertido en la sede oficial del “postureo”, mientras que la segunda ha pasado a ser el lugar de discusión y exposición de opiniones predilecto de los usuarios.

Sin embargo, aunque para muchos haya quedado algo desfasado, Facebook sigue teniendo su público y continúa sirviendo como punto de encuentro y desahogo para millones de personas en todo el mundo. Algunos solo suben las fotos de sus vacaciones, otros se dedican a hacer encuestas y juegos y bastantes abren una ventana a su vida, quizás algo menos retocada que en Instagram. Por eso, muchos investigadores analizan si la información que los usuarios comparten en esta red social podría servir para identificar la aparición de enfermedades. Numerosos estudios al respecto han demostrado que puede ayudar a diagnosticar condiciones psicológicas, como la depresión, con gran eficacia. Incluso hay quien analiza cómo podría ayudar a prevenir suicidios. Pero esta línea de investigación puede ir mucho más allá. Por eso, un equipo de científicos de la Universidad de Pennsylvania y la Stony Brook acaba de publicar en PLOS One un estudio en el que se muestra cómo se pueden identificar hasta 20 síntomas y trastornos diferentes, incluyendo algunos ajenos a la salud mental, como la depresión.

Doctor Facebook

Para la realización del estudio estos investigadores utilizaron técnicas de recolección de datos automatizada, con las que analizaron las publicaciones de Facebook de algo menos de 1000 personas, que accedieron a que sus registros médicos estuviesen unidos a sus perfiles de la red social.

De este modo construyeron tres modelos computacionales: uno que solo analizaba el idioma de las publicaciones, otro que utilizaba datos demográficos, como la edad y el sexo, y un tercero que combinaba los anteriores. Todos ellos se utilizaban con el objetivo de buscar patrones asociados a 21 condiciones diferentes. Todas mostraron ser definitivamente predecibles con Facebook, e incluso diez de ellas pudieron predecirse con más precisión que en los estudios demográficos.

La información de las publicaciones, así como el lenguaje y el tono de las conversaciones, sirvió para identificar condiciones mentales, como las adicciones, la psicosis, la depresión o la ansiedad. Pero también predijeron con gran eficacia otras muy diferentes, como la diabetes.

El éxito de este tipo de trabajo, según explica en un comunicado de prensa su autor principal, Andrew Schwartz, es que en la red social compartimos aspectos poderosos de nuestras vidas que no se capturan a través de los datos médicos tradicionales.

Tanto este estudio como otros similares se encuentran en fases tempranas, pero el objetivo futuro de los científicos que los llevan a cabo es que puedan aplicarse clínicamente. Por ejemplo, en caso de que alguien busque ayuda para bajar de peso, la información extraída de su Facebook podría ayudar al profesional encargado de ello a comprender sus hábitos diarios, con el fin de mejorarlos. Lógicamente, siempre tendrá que haber un especialista en el ámbito sanitario en cuestión que revise los resultados y los emplee para personalizar los tratamientos. Automatizar este tipo de tareas no les quitará trabajo a los expertos, pero sí que les aportará nuevas herramientas para llevar sus tareas a cabo. Gana el médico y también el paciente.