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Un algoritmo adivina si estás enfermo leyendo tus publicaciones de Facebook

Un estudio se ocupa de analizar el vocabulario que empleamos en la red social para determinar si padecemos de alguna enfermedad.

Las palabras que empleamos en el día a día ofrecen más información de la que creemos. Si esto lo aplicamos a las redes sociales, entonces nos convertimos en un espejo para el mundo. Y es esta premisa la que sostiene el siguiente estudio, titulado Evaluating the predictability of medical conditions from social media posts y publicado en Plos One.

Mediante un algoritmo, los investigadores pudieron establecer relación entre el empleo de ciertas palabras y ciertas enfermedades. Si bien para trastornos como la depresión los datos extraídos de Facebook no siempre eran suficientes, los investigadores sí llevaron a buen puerto sus análisis para casos como la diabetes, la ansiedad o la psicosis.

"Palabras expresando hostilidad (por ejemplo: ‘tonto’, ‘mierda’, ‘estupidez’ o ‘hijos de puta’) fueron la característica principal de personas con problemas de abuso de drogas o psicosis", indican los investigadores.

A su vez, "las palabras más asociadas con la depresión estaban relacionadas con la somatización (por ejemplo: ‘me duele el estómago’ o ‘me duele la cabeza’) y la angustia emocional (por ejemplo: ‘dolor’, ‘llorando’, ‘lágrimas’)".

Es posible que, en un futuro, este tipo de mecanismos se puedan utilizar para vigilar la posible aparición de algún trastorno. Podéis leer aquí el estudio completo.

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