Investigadores del centro Penn Medicine de la Universidad de Pensilvania desarrollaron una herramienta lingüística para detectar qué usuarios de Twitter padecen soledad en función del contenido que difunden.

 

El estudio fue difundido en la revista BMJ Open, en el cual con el fin de establecer los primeros signos que indicarían problemas de salud mental, los científicos aplicaron su solución en más de 408 millones de tuits que recopilaron en cuentas públicas locales de esa red social entre 2012 y 2016.

 

Ello permitió identificar a 6 mil 202 usuarios que habían tuiteado más de 5 veces las palabras ‘solo’ o ‘solitario’ y, tras analizar sus publicaciones, descubrieron que tenían una asociación extremadamente alta con estados de ira, depresión y ansiedad.

 

Asimismo, esas personas compartieron con frecuencia contenido relacionado con preocupaciones de bienestar mental, como problemas con las relaciones, consumo de drogas o alcohol y el insomnio.

 

El autor principal del estudio, Sharath Chandra Guntuku, asegura que “la soledad puede ser un asesino lento, ya que algunos de sus problemas médicos asociados pueden tardar décadas en manifestarse”. Espera que su modelo se generalice y permita construir “un sistema de predicción de soledad” para identificar a las personas que sufren ese mal y puedan recibir atención médica.

 

DEJA UNA RESPUESTA

Please enter your comment!
Please enter your name here