Las
redes sociales (RRSS) reflejan nuestra realidad cotidiana tanto en aspectos positivos como en ocasiones también negativos. Las redes sociales son protagonistas en todos los ámbitos; en los medios de comunicación, en la política y también en la ciencia. Constituyen una forma de tener conocimiento incluso aquello de lo que no es posible observar o ver en otros lugares o en otras formas de comunicarnos.
Es bien conocido que las RRSS nos permiten analizar aspectos relacionados con la salud de las personas. En esta ocasión quiero destacar el estudio que hemos desarrollado, liderado por Angela Leis (
@angelaleism), en el que analizamos los tweets, para determinar si existen algunas características que nos permitan detectar tweets que presenten signos de que el usuario que los ha generado pueda estar padeciendo una depresión o síntomas de depresión.
La
depresión constituye un padecimiento muy extendido en el mundo y que provoca un gran sufrimiento a las personas que lo padecen.
En el siguiente Wordcloud se muestran las 200 palabras que se mencionan más frecuentemente en tweets con expresiones que se pueden relacionar con síntomas de depresión, teniendo en cuenta su contexto, ya que dichos tweets han sido revisados y evaluados en su contexto.
Detectamos diversas características, tales como el hecho de que los usuarios que manifiestan padecer de depresión en Twitter, tuitean menos frecuentemente y ReTuitean mucho menos, que utilizan un vocabulario más limitado o que lo hacen de forma más uniforme a lo largo de la semana, con pocas diferencias entre el fin de semana y el resto de días.
Parece claro que si disponemos de las herramientas adecuadas, podemos ser capaces de analizar los datos y obtener conocimiento de los mismos para el beneficio de todos y en este caso concreto ante un problema de salud tan relevante.
El estudio ha sido publicado recientemente en el Journal of Medical Internet Research (
@JMedInternetRes):
Detecting Signs of Depression in Tweets in Spanish: a Behavioral and Linguistic Analysis.
