Ciudad de México, 26 de enero (SinEmbargo).– Cuando las personas están enojadas y estresadas eso se refleja en sus redes sociales y más peligrosamente en su salud cardiaca. La relación de estos tres factores ha hecho de Twitter un instrumento eficaz para ubicar en qué territorios existe un mayor riesgo de gente con enfermedades cardiovasculares, de acuerdo con una investigación de psicólogos de la Universidad de Pennsylvania, en Estados Unidos.
El físico y psicólogo Johannes Eichstaedt describe a la red social de los 140 caracteres como «la herramienta perfecta para encontrar algo como las enfermedades del corazón» por lo que cotejó tuits y datos de los sistemas de salud de mil 300 condados de la Unión Americana para probar que existe una relación entre los mensajes negativos y la incidencia de estos padecimientos.
Con ello encontró que los tuits que expresaban sentimientos de fatiga, hostilidad y estrés se relacionaban directamente con un riesgo más elevado de enfermedad coronaria en las zonas desde donde se lanzaron; por el otro lado, también comprobó que aquellos que dejaban ver optimismo, emoción, ambición y actividad se correlacionaron con tasas de males del corazón más bajas que el promedio.
Entre las palabras clave que ayudaron a los expertos a rastrear para llegar a estas conclusiones en el aspecto negativo estuvieron: pasión, odio, lunes, sucio, drama, mentirosos, falso, y otras consideradas groserías en el idioma inglés como ass, fuck, bullshit y bitches.
En el grupo positivo encontraron: poder, fuerte, coraje, fe, oportunidades, esperanza, fin de semana y seguridad, entre otras.
El mayor hallazgo de los investigadores fue que luego de comparar sus predicciones con los registros médicos, encontraron que el lenguaje utilizado en dichos mensajes de la red social se correlaciona mejor con los datos oficiales en comparación con los factores predictivos tradicionales como el nivel socieconómico, de educación, el peso e incluso si son fumadores o no.
«La hostilidad y el estrés crónico son conocidos como factores de riesgo para las enfermedades cardiacas pero son costosos para evaluar a gran escala. Utilizamos el lenguaje expresado en Twitter para caracterizar correlaciones psicológicas a nivel comunitario de mortalidad ajustada por edad, por cardiopatía aterosclerótica (endurecimiento de las arterias). Patrones de lenguaje que reflejan relaciones negativas sociales, desconexión y emociones negativas, especialmente de ira, como factores de riesgo; las emociones positivas y el compromiso psicológico surgieron como factores protectores», se lee en el documento publicado en Psychological Science.
«Un modelo de regresión de corte transversal basado sólo en el idioma de Twitter predijo la mortalidad por cardiopatía significativamente mejor que como lo hizo un modelo que combina 10 aspectos demográficos, socioeconómicos y de salud comunes, como el tabaquismo, la diabetes, la hipertensión y la obesidad. La captura de las características psicológicas de la comunidad a través de las redes sociales es factible, y estas características son fuertes indicadores de la mortalidad cardiovascular en el ámbito comunitario», escriben.
El problema de los métodos tradicionales es que, explican, en muchas ocasiones las personas no son sinceras al contestar encuestas, pueden tardar años en realizarse y son más costosos que un análisis de comportamiento en internet.
«Twitter es en donde la gente habla de sí misma, donde expresan sus emociones con franqueza […] Si quisiera repetir este análisis, podría hacerlo en una tarde, con encuestas, eso tomaría un año», dijo Eichstaedt al diario Mother Jones.
Anteriormente, Twitter ya se había distinguido como una buena herramienta para rastrear brotes de ciertas enfermedades, como la influenza e incluso para comprender padecimientos mentales, pues científicos de la Universidad Johns Hopkins apostaron por la red social para encontrar estadísticas nuevas y en tiempo real de los trastornos psicológicos.
A través de una revisión de los tuits en los que usuarios hicieron públicos sus diagnósticos y por el rastreo de palabras y frases clave vinculadas con ciertos desórdenes, los investigadores pudieron encontrar nuevos datos sobre padecimientos como el trastorno por estrés postraumático, depresión, desorden bipolar y el afectivo estacional.
Los científicos de la computación desarrollaron este algoritmo para colectar nuevos datos de manera barata, masiva y rápida, no sólo de pacientes que se refieren abiertamente a su enfermedad, sino de otros que dejan entrever a través de frases aparentemente inocuas como “Simplemente no me quiero levantar de la cama”.
“Con tantos padecimientos físicos, incluida la influenza, hay muchos datos y cifras cuantificables que se pueden utilizar para estudiar cada cuándo y en dónde ocurre una enfermedad, qué personas son más vulnerables y qué tratamientos son más exitosos. Pero es más difícil y laborioso reunir este tipo de datos para las enfermedades mentales porque las causas subyacentes son muy complejas y porque hay un estigma arraigado que hace de hablar sobre ellas un tabú”, dijo Glen Coppersmith, investigador de Hopkins en declaraciones recogidas por Science Daily.
