Revista Salud y Bienestar

Usando Facebook para predecir la depresión

Por Saludconsultas @SaludConsultas
  • Depresión
Por C. MichaudShareFacebook Twitter Google+ WhatsApp Tumblr

Una nueva investigación utiliza más de medio millón de actualizaciones de estado de Facebook para predecir los diagnósticos de depresión en personas en riesgo.

Tus publicaciones en Facebook pueden predecir si desarrollarás depresiónTus publicaciones en Facebook pueden predecir si desarrollarás depresión

La depresión es uno de los problemas de salud mental más generalizados en el mundo, con millones de adultos 1 que han experimentado al menos un episodio depresivo importante en su vida.

En todo el mundo, la Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que los trastornos depresivos unipolares serán “la principal causa de la carga mundial de la enfermedad” para 2030 2.

Actualmente, sin embargo, la condición sigue siendo poco diagnosticada, particularmente entre los jóvenes 3 y los hombres 4.

La nueva investigación apunta a ayudar a crear mejores herramientas de detección y diagnóstico para la depresión mediante el uso de la información proporcionada por las redes sociales.

Los investigadores, dirigidos conjuntamente por Johannes Eichstaedt, científico investigador fundador del Proyecto Mundial de Bienestar (WWBP) en Filadelfia, Pensilvania, y H. Andrew Schwartz, investigador principal de WWBP, utilizaron un algoritmo para analizar los datos de las redes sociales de los usuarios que consintieron y escogió señales lingüísticas que podrían predecir la depresión.

El equipo publicó sus hallazgos en la revista Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias 5. Johannes Eichstaedt es el primer autor del artículo.

Analizando medio millón de publicaciones en Facebook.

Eichstaedt y sus colegas analizaron datos de casi 1,200 personas que aceptaron proporcionar sus actualizaciones de estado de Facebook y sus registros médicos electrónicos. De estos participantes, solo 114 tenían antecedentes de depresión.

La coautora del estudio Raina Merchant dice: “Para este proyecto, todos los individuos [han] aceptado, no se recopilan datos de su red, los datos se anonimizan y se respetan los niveles más estrictos de privacidad y seguridad”.

Luego, por cada persona que había recibido un diagnóstico de depresión en sus vidas, los investigadores compararon otros cinco controles que no lo habían hecho. De esta manera, los investigadores emparejaron a 683 personas.

Los científicos alimentaron la información en un algoritmo. En total, Eichstaedt y sus colegas analizaron 524,292 actualizaciones de estado de Facebook tanto de personas que tenían antecedentes de depresión como de quienes no las tenían.

Las actualizaciones se recopilaron en los años previos al diagnóstico de depresión y durante un período similar para los participantes sin depresión.

Al modelar conversaciones sobre 200 temas, los investigadores determinaron un rango de los denominados marcadores de lenguaje asociados con la depresión, que mostraban señales emocionales y cognitivas, que incluyen “tristeza, soledad, hostilidad, rumia y una mayor referencia a sí mismos”. uso de pronombres en primera persona, como “yo” o “yo”.

Eichstaedt y el equipo procedieron a examinar con qué frecuencia las personas con depresión utilizaban estos marcadores, en comparación con los controles.

Las redes sociales como herramienta de diagnóstico de la depresión.

Los investigadores encontraron que los marcadores lingüísticos podrían predecir la depresión con una precisión “significativa” hasta 3 meses antes de que la persona reciba un diagnóstico formal.

“La evaluación de la depresión no intrusiva a través de las redes sociales de individuos que consienten puede llegar a ser factible como un complemento escalable de los procedimientos de detección y monitoreo existentes”, concluyen los autores.

El primer autor del estudio también comenta los hallazgos y dice: “La esperanza es que algún día, estos sistemas de detección puedan integrarse en los sistemas de atención”.

“Esta herramienta levanta banderas amarillas; eventualmente, la esperanza es que pueda canalizar directamente a las personas que identifique en modalidades de tratamiento escalables”, continúa Eichstaedt.

El investigador continúa comparando su algoritmo de redes sociales con un análisis de ADN. “Los datos de las redes sociales contienen marcadores similares al genoma”, dice Eichstaedt.

“Con métodos sorprendentemente similares a los utilizados en genómica, podemos combinar los datos de las redes sociales para encontrar estos marcadores. La depresión parece ser algo bastante detectable de esta manera; realmente cambia el uso que las personas hacen de las redes sociales de manera que algo como una enfermedad de la piel o la diabetes no lo hace “.

” [Las redes sociales] pueden convertirse en una herramienta importante para diagnosticarla, monitorearla y eventualmente tratarla. Aquí, hemos demostrado que se puede usar con registros clínicos, un paso hacia la mejora de la salud mental en las redes sociales”.

H. Andrew Schwartz


Referencias:

  1. Institutos Nacionales de Salud – Depresión mayor https://www.nimh.nih.gov/health/statistics/major-depression.shtml
  2. OMS – Depresión: Una crisis global http://www.who.int/mental_health/management/depression/wfmh_paper_depression_wmhd_2012.pdf
  3. The Bmj – Subdiagnóstico de la depresión en jóvenes https://www.bmj.com/content/348/bmj.g170.full
  4. PubMed – Opiniones de los hombres sobre la depresión: una revisión sistemática y una metasíntesis de la investigación cualitativa https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28285304
  5. PNAS – El lenguaje de Facebook predice la depresión en los registros médicos http://www.pnas.org/content/early/2018/10/09/1802331115
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