Postagens no Facebook podem denunciar até 21 doenças

O pesquisador defende que "os dados de mídia social contêm marcadores semelhantes aos genomas."[Imagem: Cortesia H. Andrew Schwartz/Stony Brook]

Postagens no Facebook revelam doenças

A simples análise das postagens que alguém faz no Facebook permite prever cerca de 21 doenças e condições daquela pessoa, incluindo diabetes, hipertensão, ansiedade e depressão.

Andrew Schwartz e seus colegas da Universidade Stony Brook (EUA) usaram três modelos para analisar o poder preditivo dos escritos de 999 participantes que consentiram em compartilhar seus posts nas mídias sociais e seus registros médicos.

Um modelo analisou apenas a linguagem usada nas postagens do Facebook - foram aproximadamente 20 milhões de palavras -, um segundo modelo usou dados demográficos, como idade e sexo, e um terceiro combinou os dois conjuntos de dados.

A análise comprovou que apenas as postagens no Facebook permitiram prever todas as 21 condições que apareciam nos registros médicos dos voluntários. Na verdade, para 10 das condições, o Facebook serviu como um preditor melhor do que as informações demográficas.

"Nossas previsões a partir da linguagem capturam o diagnóstico de diabetes, bem como previsões baseadas no índice de massa corporal," diz Schwartz. "Podemos tratar um padrão de linguagem de forma parecida como que fazemos com um genoma e ver que doenças semelhantes parecem ter padrões linguísticos semelhantes".

O método mostrou correlações particularmente fortes com a previsão de condições de saúde mental, como ansiedade, depressão e psicose, reforçando a conclusão de estudos anteriores, que mostraram que as postagens no Facebook podem prever um diagnóstico futuro de depressão.

"Nossa linguagem digital captura aspectos poderosos de nossas vidas que são bem diferentes do que é capturado por meio de dados médicos tradicionais," disse Schwartz. "Examinando muitas condições médicas, temos uma visão de como as condições se relacionam umas com as outras, o que pode permitir novas aplicações para a inteligência artificial na medicina".

Palavras de hostilidade e psicose

Alguns dos dados do Facebook que se mostraram mais preditivos que os dados demográficos parecem bastante intuitivos. Por exemplo, a presença de palavras como "bebida" e "garrafa" foram fortes indicativos de que a pessoa costumava abusar do álcool.

Outros, no entanto, não eram tão fáceis. Por exemplo, as pessoas que mais frequentemente mencionaram a linguagem religiosa - como "Deus" ou "orar" - em seus posts foram 15 vezes mais propensas a ter diabetes do que aquelas que usaram menos esses termos. Além disso, palavras expressando hostilidade - "burro" e alguns palavrões - serviram como indicadores de abuso de drogas e psicoses.

"Como as postagens nas redes sociais são frequentemente sobre escolhas e experiências de estilo de vida de alguém ou como as pessoas estão se sentindo, essas informações podem fornecer informações adicionais sobre o gerenciamento e a exacerbação de doenças," reforçou a pesquisadora Raina Merchant.

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