Postagens no Facebook podem ajudar a prever doenças dos usuários, diz estudo

Um estudo da Universidade da Pensilvânia em parceria com a Stony Brook University, nos EUA, aponta que pelo menos 21 condições médicas podem ser previstas através de postagens no Facebook. Durante a pesquisa, os cientistas analisaram publicações de mais de 900 pessoas e 949 mil postagens na rede social. Publicações de até cinco anos anteriores foram analisadas.  A pesquisa, publicada na revista PLOS One, diz que o diagnóstico a partir das redes é mais eficaz para detectar depressão, diabetes, ansiedade e psicoses.

Os cientistas desenvolveram uma técnica para analisar como a rede social pode prever essas condições. Eles coletaram dados relacionados à linguagem recorrente no Facebook e cruzaram com as informações demográficas dos pacientes.

As pessoas analisadas foram convidadas a compartilhar suas postagens anteriores e a ceder dados dos seus Registros Médicos Eletrônicos. Com base nesses documentos, também foram coletadas informações sobre sexo, idade, e raça, além de possíveis diagnósticos anteriores.

Análise da linguagem é reveladora

A pesquisa foi feita, inicialmente, com a análise de linguagem em 500 palavras por participante, sendo que cada condição médica devia possuir pelo menos 30 pessoas.  Foram agrupadas palavras semelhantes em 200 tópicos e, utilizando um modelo estatístico que mapeia essas expressões, foram enquadradas em uma condição médica específica para a criação de nuvens de palavras.

Os cientistas usaram análise estatística para chegar às seguintes conclusões:

Os termos “bebida” e “garrafa” mostraram ser mais preditivos ao abuso de álcool. Pessoas que mencionaram as palavras “Deus” ou “orar” são 15 vezes mais propensas a ter diabetes. O uso de expressões hostis, como a palavra “burro” e alguns palavrões, serviram de indicadores para abuso de drogas e psicoses. Apesar do resultado, a pesquisa ainda apresenta limitações. A associação entre as palavras e as doenças podem variar entre diferentes subpopulações e demografias. Trabalhos anteriores também demostraram que os usuários podem se portar de diferentes formas, de acordo com a mídia social utilizada.

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