Las redes sociales desvelan más datos de los que nosotros queremos. La forma de escribir y las palabras que utilizamos son un factor decisivo a la hora de determinar si sufrimos o no una enfermedad.
Un grupo de investigadores de la Universidad de Pennsylvania han creado un algoritmo con el que pueden deducir, analizando nuestras publicaciones y la forma de escribir, las enfermedades que podríamos padecer.
Según publica 'Gizmodo', estos científicos llevaron a cabo un estudio en el que, para empezar, preguntaron a varios participantes si estaban de acuerdo con que sus publicaciones fueran comparadas con los expedientes médicos de una clínica. Luego desarrollaron un algoritmo que determinaba qué combinaciones de palabras tenían relación con ciertas enfermedades como la diabetes, la ansiedad o la psicosis. Se dieron cuenta, de la misma forma, que analizar las publicaciones daba el mismo valor que analizar factores como la edad, el sexo o la identidad étnica.
Cabe destacar que, a pesar de que las conclusiones que se sacaron fueron correctas, se trata de un ensayo puramente académico y las palabras utilizadas para llegar al resultado no quedaban del todo claras.
Según los investigadores, las "palabras que expresan hostilidad", como 'tonto', 'mierda, o 'hijas de puta' estaban directamente relacionadas con problemas de abuso de drogas o psicosis.
Por otro lado, "las palabras asociadas con la depresión estaban relacionadas con la somatización", como pueden ser las frases 'me duele el estómago' o 'me duele la cabeza', o las relacionadas con la angustia emocional como 'dolor', 'llorando' y 'lágrimas'.
Muchas otras palabras relacionadas con la religión como 'dios', 'familia', o 'rezar' son propias, de una forma inexplicable, de las personas que sufren diabetes. Podría ser simple coincidencia o estar relacionadas con factores como la edad, pero los datos están ahí. Sin embargo, otros trastornos como la depresión no pudieron ser diagnosticados por al algoritmo de la red social.
El estudio se realizó a 'pequeña escala' con la participación de unas 999 personas, y es posible que su aplicación a nivel mundial diera resultados totalmente diferentes, pero en el futuro podría informar a las personas sobre si podrían estar sufriendo algún trastorno aún no diagnosticado.