{"id":3443,"date":"2018-02-06T09:21:46","date_gmt":"2018-02-06T13:21:46","guid":{"rendered":"http:\/\/www.redgesam.cl\/wp\/?p=3443"},"modified":"2018-02-06T09:21:46","modified_gmt":"2018-02-06T13:21:46","slug":"estudios-demuestran-que-el-estado-de-salud-mental-deja-huella-en-las-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redgesam.cl\/web\/index.php\/2018\/02\/06\/estudios-demuestran-que-el-estado-de-salud-mental-deja-huella-en-las-redes-sociales\/","title":{"rendered":"Estudios demuestran que el estado de salud mental deja huella en las redes sociales"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Varios estudios publicados recientemente demuestran que un an\u00e1lisis de la actitud de una persona en las redes sociales puede dar pistas sobre su estado de salud mental.<\/p>\n

Los indicios no se encuentran en la parte m\u00e1s visible, como los emoticones, hashtags o pies de foto, sino en otros elementos m\u00e1s sutiles.<\/p>\n

Por ejemplo, un aumento de palabras negativas, como \u201cno\u201d o \u201cnunca\u201d acompa\u00f1ado de una reducci\u00f3n del uso de expresiones positivas podr\u00eda ser indicativo de una depresi\u00f3n.<\/p>\n

Tambi\u00e9n sugiere depresi\u00f3n la presencia de colores azulados, grises y oscuros en las fotos de Instagram.<\/p>\n

Un programa que analiza contenido de redes sociales es capaz de detectar 9 de cada 10 casos de trastorno de estr\u00e9s post-traum\u00e1tico.<\/p>\n

Ahora investigadores de las universidades de Harvard, Stanford y Vermont <\/strong>han dado un paso m\u00e1s y han creado un modelo capaz de analizar estas variables y muchas otras referentes al estado de \u00e1nimo, el lenguaje y el contexto de la persona en las redes sociales para identificar enfermedades mentales, seg\u00fan una informaci\u00f3n de la BBC.<\/p>\n

A parte de los patrones en el lenguaje o el estilo de las fotograf\u00edas, estos investigadores han a\u00f1adido el factor aprendizaje autom\u00e1tico. El programa que han desarrollado ha sido capaz de identificar 9 de cada 10 casos de trastorno de estr\u00e9s post-traum\u00e1tico y un porcentaje parecido de casos de depresi\u00f3n, despu\u00e9s de analizar 280.000 tweets.<\/p>\n

Esta podr\u00eda ser la clave para mejorar la detecci\u00f3n de algunas enfermedades que suelen pasar desapercibidas o que son dif\u00edciles de predecir.<\/p>\n

Por ejemplo, fases iniciales de depresi\u00f3n, brotes psic\u00f3ticos, conductas suicidas o estr\u00e9s postparto, este \u00faltimo a partir del an\u00e1lisis del contenido de las redes sociales de una mujer durante el embarazo y despu\u00e9s de dar a luz.<\/p>\n

Con estos modelos, los investigadores no buscan sustituir a m\u00e9dicos y psic\u00f3logos sino darles una herramienta m\u00e1s<\/strong>.<\/p>\n

Todav\u00eda no existen aplicaciones pr\u00e1cticas pero pronto podr\u00edamos ver \u2018apps\u2019 como FitBit o Apple Health dirigidas a monitorizar el estado de salud mental, y no el f\u00edsico.<\/p>\n

Aplicaciones como Apple Health pero dirigidas a monitorizar el estado de salud mental podr\u00edan estar a la vuelta de la esquina<\/p>\n

Estas aplicaciones podr\u00edan analizar el contenido de las redes sociales del usuario y enviarle un aviso en caso de detectar alguna anomal\u00eda, junto con informaci\u00f3n sobre los recursos que tiene a su alcance para recibir atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

http:\/\/www.lavanguardia.com\/tecnologia\/20180205\/44470473546\/detectan-enfermedades-mentales-redes-sociales.html<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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