Un algoritmo español puede analizar la salud mental de los usuarios en las redes sociales

El contenido publicado en las redes sociales se puede analizar para sacar conclusiones interesantes sobre diferentes comunidades.

Al compartir una fotografía, video u otra publicación, se exponen tanto la personalidad de las personas como sus necesidades y perspectivas ante quienes saben analizar el tema, así como las emociones.

Investigadores de la UOC de Cataluña han desarrollado una forma de identificar si las personas son felices o no analizando lo que comparten en las redes sociales. El objetivo es diagnosticar posibles problemas de comunicación y salud mental.

El modelo de aprendizaje en profundidad que utiliza la teoría del psiquiatra estadounidense William Glaser lleva dos años en desarrollo y describe los cinco requisitos básicos para todo comportamiento humano: vida, energía, independencia, pertenencia y diversión. Esos requisitos se ven afectados al elegir qué subir a sitios de redes sociales como Facebook, Twitter o Instagram.

En la primera conclusión, hay algo interesante entre los usuarios de habla hispana: es más probable que reporten problemas de relación en las redes sociales si están deprimidos.

Se analizaron 86 perfiles de Instagram, en español y persa, para una investigación publicada en la revista IEEE Transactions on Affective Computing. Esperan que su investigación ayude a mejorar las medidas preventivas al diagnosticar y tratar a las personas con enfermedades mentales.

Por ejemplo, si una persona sube una montaña y se toma una selfie, se percibe como una necesidad de poder, mientras que una foto grupal representa una forma de que un grupo satisfaga su necesidad.