Twitter puede predecir si sufrirás enfermedades cardiovaculares

Un grupo de científicos, liderados por Johannes C. Eichstaed de la Universidad de Pennsylvania (Estados Unidos), realizaron una investigación sobre cómo el lenguaje que se usa en Twitter puede predecir la mortalidad de los usuarios por enfermedades del corazón.

La psicología había definido hace mucho tiempo que ciertos factores que le competen, como el mal humor, el estrés y la hostilidad, influían bastante en el riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares.

Teniendo en cuenta estos factores y que las personas suelen usar redes sociales como Twitter para expresar emociones negativas como la ira, furia o colera, los investigadores pensaron que podían predecir la mortalidad de los usarios a partir de sus tuits.

En ese sentido, los científicos analizaron un total de 148 millones de tweets escritos por usuarios de 1347 condados en Estados Unidos. Específicamente, buscaron palabras clave y secuencias de tres palabras de carácter negativo como 'odio', 'celoso', o 'molesto'; y también palabras positivas como 'amigos' o 'genial'.

Los resultados, publicados en la revista Psychological Sciencie, revelaron que los tuits con patrones de lenguaje que reflejaban más ira y peores relaciones sociales constituían un menor riesgo de enfermedades cardiovasculares, independientemente de la edad. Asimismo, los autores destacaron que todas las relaciones siguieron siendo significativas estadísticamente tras controlar otras variables como el nivel educativo y los ingresos económicos.

Por otro lado, los análisis estadísticos mostraron que el lenguaje utilizado en Twitter predecía patologías cardiovasculares de tipo aterosclerótico mejor de forma independiente que cuando se incluían otros factores de riesgo para la salud como la diabetes, la hipertensión y factores socioeconómicos.

"Es interesante ver cómo pueden predecirse ciertos problemas de salud tan importantes como los cardiovasculares a través de algo tan frecuente como nuestros tweets. Quizá estudios como este que utilizan lo que conocemos como Big Data animen a las compañías de salud a revisar qué tipo de lenguaje usamos para saber si pueden suponer un riesgo para la población a medio y largo plazo", sugiere Eichstaed.