La soledad, que afecta aproximadamente a uno de cada cinco adultos en Estados Unidos, es una crisis de salud pública porque se ha relacionado con la depresión, las enfermedades cardiovasculares y la demencia, entre otras afecciones. Por ello, un equipo de investigadores de Penn Medicine trabajó para determinar qué temas podrían asociarse con la soledad accediendo al contenido publicado por los usuarios en Twitter.
Al aplicar modelos analíticos lingüísticos a los tuits, los investigadores encontraron que los usuarios que tuiteaban sobre la soledad publicaban con mucha más frecuencia sobre preocupaciones de bienestar mental y cosas como las luchas con las relaciones, el uso de sustancias y el insomnio.
Los hallazgos de este trabajo, publicado en la revista ‘BMJ Open’, podría llevar a una identificación más fácil de los usuarios que están solos y brindarles apoyo incluso si no tuitean explícitamente sobre sentirse solos.
“La soledad puede ser un asesino lento, ya que algunos de los problemas médicos asociados con ella pueden tardar décadas en manifestarse”, explica la autora principal del estudio, Sharath Chandra Guntuku, científica investigadora del Centro de Salud Digital de Penn Medicine.
Si somos capaces de identificar individuos solitarios e intervenir antes de que las condiciones de salud asociadas con los temas que descubrimos comiencen a desarrollarse, tenemos un cambio para ayudarlos mucho antes en sus vidas –prosigue–. Esto podría ser muy poderoso y tener efectos duraderos en salud pública”.
Al determinar temas típicos y marcadores lingüísticos publicados en las redes sociales que están asociados con personas que están solas, el equipo ha descubierto algunos de los ingredientes necesarios para construir un “sistema de predicción de soledad”.
“Las redes sociales tienen el potencial de permitir a los investigadores y clínicos medir pasivamente la soledad a lo largo del tiempo –añade la coautora del estudio Rachelle Schneider, coordinadora de investigación en el Centro de Salud Digital–. Mediante la validación de nuestros datos, podemos desarrollar una herramienta confiable y precisa para hacer este monitoreo”.
Centrándose en los usuarios de Twitter en Pensilvania con cuentas de acceso público, el equipo encontró seis mil 202 que incluyeron palabras como “solitario” o “solo” más de cinco veces durante el período revisado, que se extendió de 2012 a 2016.
Comparando los plazos completos de Twitter de estos usuarios frente un grupo similar que no tenía ese idioma incluido en sus publicaciones, los investigadores mostraron que los usuarios “solitarios” tuitearon casi el doble y tenían muchas más probabilidades de hacerlo por la noche.
Cuando los tuits se analizaron a través de varios modelos analíticos lingüísticos diferentes, los usuarios que publicaron sobre la soledad tenían una asociación extremadamente alta con la ira, la depresión y la ansiedad, en comparación con el grupo “no solitario”.
Además, el grupo solitario se asoció significativamente con tuitear sobre luchas con las relaciones (por ejemplo, usando frases como “querer a alguien” o “nadie a”), uso de sustancias (“fumar”, “hierba” y / o “borracho” ) y problemas con la regulación de sus emociones (“Solo quiero”, “No puedo” y / o el uso de improperios).
En Twitter, encontramos usuarios solitarios que expresan la necesidad de apoyo social, y parece que el uso de improperios y la expresión de ira es una señal de que no se ha cumplido –señala Guntuku–. “En el futuro, tendremos que probar esto para determinar si uno puede causar el otro: ¿la soledad causa enojo o viceversa?”.
Los usuarios del grupo que no publicaron sobre la soledad parecían mostrar algunas conexiones sociales, ya que se descubrió que tenían más probabilidades de entablar conversaciones, especialmente al incluir los nombres de usuario de otros (usando “@twitter_handle”) en sus tuits.
La autora principal del estudio, Raina Merchant, directora del Centro de Salud Digital, explica que una vez que se identifica la soledad, se puede abordar de varias maneras.
En el futuro, los investigadores esperan desarrollar una mejor medida de las diferentes dimensiones de la soledad que los usuarios en línea sienten y expresan. Guntuku señala que los primeros trabajos muestran que un modelo predictivo que desarrollaron como resultado de este estudio predice con precisión la soledad en una población de pacientes que optó por compartir sus datos de Twitter y realizó una encuesta validada de soledad.
La esperanza es lanzar pronto una iniciativa que identifique a los pacientes solitarios que reciben atención en el hospital y luego desarrollar intervenciones para ellos y sus familias / sistemas de apoyo.
