Más artículos

Un nuevo algoritmo para Facebook puede deducir si estás enfermo, y de qué

Un nuevo algoritmo para Facebook puede deducir si estás enfermo, y de qué
Nuevos algoritmos siguen surgiendo para deducir nuestros estados en las redes sociales, uno de los últimos es para saber si estás enfermo
23.06.2019 15.42hs Innovación

Cada vez es más difícil decidir que publicar, o no, en una red social, ya que con la inteligencia artificial y los algoritmos que se desarrollan, casi se puede deducir cualquier cosa por palabras y datos claves, aunque no fuera tu intención hacerlo.

Ahora un grupo de investigadores de la Universidad de Pennsylvania ha creado un algoritmo capaz de deducir si los usuarios de Facebook están enfermos y cuál es su dolencia, mediante el análisis de sus publicaciones.

En el estudio, los investigadores preguntaron a los pacientes de un centro hospitalario si podían analizar sus publicaciones en Facebook y compararlas con sus expedientes médicos. Cruzando los datos, investigaron las palabras que usaba cada usuario en Facebook. El algoritmo determinaba qué palabras y combinaciones de palabras tenían una mayor posibilidad de estar relacionadas con algunas enfermedades.

Después, los investigadores empezaron a hacer pruebas con parte de los datos recogidos y usaron el algoritmo con el resto de datos para tratar de averiguar qué enfermedades padecían las personas que publicaban en Facebook. Para algunos trastornos como la depresión, los datos de Facebook no ofrecían la información necesaria para que el algoritmo lo adivinara, pero para la diabetes, la ansiedad o la psicosis, las publicaciones sí fueron suficientes para que al algoritmo lo descubriera.

Los autores dicen que "palabras expresando hostilidad ('tont0', 'mierda', 'hijas de puta') fueron la característica principal de personas con problemas de abuso de drogas o psicosis", mientras 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').

Los investigadores advierten de que es difícil hallar 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 u otros factores demográficos, indica 20 Minutos.

Enterate lo último sobre economía digital, startups, fintech, innovación corporativa y blockchain
Innovación en tu mail
Suscribite a nuestro newsletter y recibí diariamente las últimas noticias en economía digital, start ups, fintech, innovación corporativa y blockchain.
Más sobre Innovación
Te puede interesar
Recomendadas