Las redes sociales, como su nombre lo indica, son plataformas donde las personas se conectan con otras y donde expresan su forma de pensar y de sentir. De ahí que los investigadores hayan detectado que éstas también pueden ser una fuente muy confiable de información para diversos fines científicos, incluidos desde luego los relacionados con el estudio del comportamiento humano e, incluso, de padecimientos como la depresión.
Con alrededor de 230 millones de usuarios regulares, Twitter se ha convertido en una de las fuentes preferidas, gracias a la cual los investigadores han podido estudiar distintos problemas de salud pública.
No es ningún secreto que gran parte del placer de usar las redes sociales es ver cómo reaccionan las demás personas a nuestras publicaciones, reclamos, quejas o pensamientos. Sin embargo, muy pocas veces nos acordamos que, al menos en redes sociales como Twitter, cualquier persona puede ser testigo de lo que pensamos –y hacemos público-. Ni mucho menos se nos ocurre pensar que hay personas escaneando perfiles de usuarios de todo el mundo –que bien podría ser el nuestro- como parte de su trabajo.
“Nuestra actitud hacia Twitter es que se trata del estudio más grande del comportamiento humano que hemos conocido y estamos trabajando arduamente para sacarle provecho”, explicó Tyler McCormick, del Centro de Estadísticas y Ciencias Sociales de la Universidad de Washington, en una entrevista para la revista Time.
Como el proceso manual es muy tardado y complejo –aunque ya hay muchos investigadores que se han encargado de analizar los perfiles de usuarios de esta manera- instituciones como la Universidad de Washington y Microsoft Research están desarrollando modelos y plataformas basadas en Inteligencia Artificial, que de manera computarizada escanearán nuestros timelimes para buscar “palabras clave” que sirvan como indicadores de depresión.
El futuro de esta tecnología es que, una vez que la máquina detecte que estás en riesgo de padecer depresión, la propia red social –a través de plataformas de terceros- te mande un mensaje directo o notificación sugiriéndote algún tipo de ayuda.
Eric Horvits, co-director de Microsoft Research ya trabaja en uno de estos modelos y, afirma, tiene un precisión o certeza del 70%, aunque reconoce que el sistema está “lejos” de ser perfecto, ya que cuando el modelo escanea los tuits de forma automatizada “se le escapan” señales de algunas personas –alrededor del 30%- que realmente están en riesgo de caer en depresión.
Sin embargo, este desarrollo es verdaderamente prometedor y nos da una idea de los avances que en un futuro no muy lejano podremos ver, donde las redes sociales serán una herramienta clave para estudiar el comportamiento humano, y tomar medidas preventivas.
