¿Tu Instagram revela tu estado emocional?
Estudios revelan cómo el contenido en el feed de Instagram, puede dar pistas sobre el estado emocional de una persona.
En la actualidad, las redes sociales suelen ser esenciales para muchas personas, reflejando la vida cotidiana, logros, viajes, momentos divertidos, tristes o felices. Pero, también llegan a evidenciar aspectos de nuestro lado más personal.
Un estudio pionero publicado en EPJ Data Science sugiere que las imágenes que una persona publica en Instagram ofrecen pistas reveladoras sobre su salud mental, incluso antes de que se le pronostique clínicamente algún trastorno.
Expertos en investigación de la Universidad de Harvard y la Universidad de Vermont analizaron más de 43,000 fotografías compartidas en la red social por 166 usuarios, de los cuales 71 habían sido diagnosticados previamente con depresión.
Con la ayuda de técnicas de aprendizaje automático, pudieron identificar patrones en las publicaciones que se asociaban con signos de la enfermedad.
Los resultados fueron impactantes: el algoritmo detectó síntomas depresivos con una precisión sobresaliente de 70%, superando incluso a algunos métodos de diagnóstico clínico inicial.
El experimento se definió en diversos factores visuales y de contexto, como matices de color, nivel de brillo, uso excesivo de filtros, cantidad de personas incluidas dentro de las imágenes y el nivel de reacciones en la publicación.
Las fotografías que se conectaban a comportamientos de salud en declive tendían a ser más oscuras, donde las tonalidades de azules y grises predominaban, con menor saturación y uso frecuente del filtro "Inkwell", que convierte las imágenes a blanco y negro.
A diferencia de los usuarios sin depresión, que preferían filtros más cálidos, como "Valencia", y publicaban imágenes más coloridas.
La investigación también encontró que las personas con algún tipo de trastorno eran más propensas a publicar fotos donde no se les veía el rostro o solo una pequeña parte, sin personas alrededor.
Esto puede ser un indicio de aislamiento social y baja autoestima. Además, los "me gusta" y comentarios eran escasos o nulos, lo que podría incrementar sentimientos de soledad o exclusión, factores clave en agravantes de trastornos depresivos.
Este tipo de ensayos se enmarcan dentro de un campo conocido como "psicoinformática", la cual fusiona la psicología clínica con la ciencia de datos y el análisis digital.
Su objetivo es aprovechar los grandes volúmenes de datos generados en plataformas sociales, para identificar patrones conductuales y emocionales, útiles en la detección temprana de trastornos mentales.
Este enfoque emergente no estaría reemplazando a los profesionales; es más bien como una herramienta de apoyo.
Por su parte, algunos especialistas en informática están trabajando en el desarrollo de sistemas especiales que puedan alertar prematuramente a usuarios y sus familiares si se llegan a detectar cambios drásticos en las publicaciones habituales que puedan indicar síntomas depresivos.
Aunque se plantean algunos obstáculos éticos para estas acciones, como: ¿hasta qué punto es válido la recolección masiva de datos personales en las plataformas? ¿Qué implica todo esto para el usuario y su vida privada?
Los autores intelectuales del estudio insisten en que cualquier tipo de implementación de esta propuesta debe estar sujeta a rigurosos procesos de políticas de privacidad y el consentimiento previamente informado de los usuarios.
Otras investigaciones han complementado estos hallazgos. Un artículo publicado en Journal of Medical Internet Research (2020) señala que el lenguaje utilizado en las publicaciones también puede ser un indicador del estado emocional.
Palabras con connotaciones negativas, el uso repetitivo de pronombres en primera persona o frases que denotan desesperanza son más comunes entre usuarios con depresión.
También se podría agregar el tipo de contenido que se consume en las redes sociales, como la idealización de personas o videos no aptos.
En la era digital, incluyendo la inteligencia artificial, están permitiendo que las herramientas se actualicen y mejoren continuamente.
Por ejemplo, con la combinación de análisis de imagen, lectura de lenguaje no verbal y predicciones personalizadas, podrían transformar las redes sociales en aliados para la prevención de enfermedades mentales, siempre y cuando sea con uso ético y se respeten los derechos de privacidad del usuario.