Investigadores del centro Penn Medicine de la Universidad de Pensilvania (EE.UU.) han desarrollado una herramienta lingüística para detectar qué usuarios de Twitter padecen soledad en función del contenido que difunden y han detallado sus hallazgos en la revista BMJ Open.
Con la intención de establecer los primeros signos que indicarían problemas de salud mental, estos científicos aplicaron su solución en más de 408 millones de tuits que recopilaron en cuentas públicas locales de esa red social entre 2012 y 2016.
Este modelo permitió identificar a 6.202 usuarios que habían tuiteado más de cinco veces las palabras 'solo' o 'solitario' y, tras analizar sus publicaciones, descubrieron que tenían una asociación extremadamente alta con estados de ira, depresión y ansiedad.
Asimismo, esas personas compartieron con frecuencia contenido relacionado con preocupaciones de bienestar mental, como problemas con las relaciones —usaron las palabras "querer a alguien" o "nadie"—, el consumo de drogas o alcohol y el insomnio.
La soledad constituye un grave problema de salud pública en EE.UU., debido a que afecta a uno de cada cinco adultos de ese país y puede derivar en depresión, enfermedades cardiovasculares, demencia y otras afecciones.
El autor principal del estudio, Sharath Chandra Guntuku, asegura que "la soledad puede ser un asesino lento, ya que algunos de sus problemas médicos asociados pueden tardar décadas en manifestarse".
Este especialista espera que su modelo se generalice y permita construir "un sistema de predicción de soledad" para identificar a las personas que sufren ese mal y puedan recibir atención médica.
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