Un grupo de desarrolladores que pertenecen a la Universidad de Pensilvania, Estados Unidos, le pidieron autorización a varios pacientes de un centro hospitalario para poder analizar sus publicaciones en Facebook y compararlas con sus expedientes médicos.

Los expertos investigaron las palabras que utilizaba cada usuario en Facebook y en base a eso crearon un algoritmo que determinaba qué palabras tenían una mayor posibilidad de estar relacionadas con algunas enfermedades.

Luego, los investigadores empezaron a hacer pruebas con parte de los datos recogidos de los usuarios y usaron el algoritmo con el resto de datos para tratar de averiguar qué afecciones padecían las personas que hacían diversas publicaciones en Facebook.

Para enfermedades como la depresión, los datos de Facebook no obtienen la información necesaria para que el algoritmo lo detecte, ya que no pudieron delimitar un patrón en las publicaciones. Sin embargo, para otras enfermedades como la diabetes, la ansiedad o la psicosis, las publicaciones de Facebook sí fueron suficienteslos datos para que al algoritmo lo detectara.

“Palabras expresando hostilidad (‘tonto’, ‘mie…’, ‘hijas de…’) fueron la característica principal de personas con problemas de abuso de drogas o psicosis”, explicaron quienes diseñaron el algoritmo. Mientras aclararon que “las palabras más asociadas con la depresión estaban relacionadas con la somatización (‘me duele el estómago’, ‘me duele la barriga’) y la angustia emocional (‘dolor’, ‘llorando’, ‘lágrimas’)”.

Por otro lado, los desarrolladores del algoritmo aclararon que es difícil encontrar explicaciones a los resultados, porque por ejemplo, algunas de las palabras asociadas a usuarios con diabetes estaban relacionadas con la religión (‘Dios’, ‘familia’, ‘rezar’), lo cual puede ser una mera coincidencia con la edad de los pacientes.