Investigadores del Reino Unido evaluaron si el análisis del contenido de las redes sociales podría ser útil para detectar problemas de salud mental y luego dirigir automáticamente a una persona a los servicios de apoyo adecuados. Hallaron que analizar este contenido utilizando técnicas de aprendizaje automático puede ayudar a identificar a los usuarios con estados anímicos decaídos pero, al mismo tiempo descubrieron que, si bien los usuarios de las redes sociales podían ver los beneficios en principio, no creían que los beneficios superaran los riesgos de la invación a su privacidad (Ford, Curlewis, Wongkoblap, & Curcin, 2019).
En el estudio, más de 180 personas (de las cuales el 62% había experimentado previamente depresión) completaron un cuestionario sobre su contenido para la depresión.
Los encuestados estaban incómodos con el concepto y les preocupaba que el uso de las redes sociales de tal manera aumentara la estigmatización, las llevara a ser identificadas por tener depresión o como individuos que luchan por buscar ayuda en la vida real.
Si bien la mayoría apoyó la idea de que el análisis del contenido de Facebook podría mejorar la focalización de los servicios caritativos de atención de salud mental, menos de la mitad daría su consentimiento para que se analice su propia red social, y aún menos se sentirían cómodos sin dar primero el consentimiento explícito.
Los investigadores encontraron sorprendente esta reticencia: el perfil demográfico de los usuarios de las redes sociales y cierto contenido es común y ocurre sin consentimiento explícito. Los datos se utilizan para orientar la publicidad en los canales de noticias y en los motores de búsqueda.
Los usuarios de las redes sociales estaban particularmente preocupados de que los datos recolectados pudieran venderse a compañías no confiables. Algunos encuestados estaban preocupados de que el software pudiera ser demasiado sensible o leer mal el humor de un afiche y por ese motivo los catalogara como personas que sufren de depresión.
Al comentar sobre el estudio, la doctora Elizabeth Ford, autora principal y profesora de investigación de atención primaria en Brighton and Sussex Medical School, dijo: “algunos encuestados consideraron que la publicidad en las redes sociales estaba dirigida a los usuarios de todos modos; perfilar el contenido de los usuarios para un propósito beneficioso, como mejorar el acceso a los servicios de salud mental, sería algo bueno. Sin embargo, otros usuarios sintieron que había demasiadas formas en que se podía abusar de la descripción de la salud mental de los usuarios, y pocas compañías de medios sociales confiables como Facebook eran transparentes y honestos sobre cómo se usaban sus datos.”
“Otro posible problema es que nuestros encuestados no sentían que sus publicaciones en redes sociales realmente reflejaban su estado de ánimo cuando estaban deprimidos, y muchos de ellos dijeron que publicaban con menos frecuencia cuando su estado de ánimo era bajo. Por lo tanto, las herramientas predictivas que intentan identificar la depresión pueden no ser muy precisas.”
Para los equipos que buscan desarrollar este tipo de tecnología, Ford tiene un consejo claro: “Nuestra opinión es que con todo el desarrollo tecnológico relacionado con la salud de las personas, los investigadores y desarrolladores deberían trabajar con los usuarios finales como partes interesadas clave, ayudándoles a diseñar y desarrollar la trayectoria de su proyecto. Como los resultados sugieren un bajo nivel de confianza en las plataformas de redes sociales, los desarrolladores deben consultar con los usuarios de redes sociales en todas las etapas de desarrollo antes de implementar este tipo de herramienta.”
Referencia bibliográfica:
Ford, E., Curlewis, K., Wongkoblap, A., & Curcin, V. (2019). Public Opinions on Using Social Media Content to Identify Users With Depression and Target Mental Health Care Advertising: Mixed Methods Survey. JMIR Mental Health, 6(11), e12942. https://doi.org/10.2196/12942
Fuente: Psychcentral
