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Los pacientes en tratamiento antidepresivo escriben en Twitter mensajes más largos y con más interacción

Investigadores de la UPF y el IMIM detectan cambios en los tuits de usuarios que toman medicación para tratar la depresión

Imagen de la aplicación de Twitter. — Twitter almacena mensajes directos borrados, incluso de cuentas eliminadasPixabay

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ACN

Creado: 12.02.2021 | 20:00

Actualizado: 12.02.2021 | 20:00

Investigadores de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) y el InstitutHospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM) han detectado cambios conductuales y lingüísticos en los tuits en español publicados por usuarios que están tomando medicación para tratar una depresión. Los investigadores han observado que en los periodos en que los usuarios indicaron estar en tratamiento antidepresivo incrementaron la actividad con mensajes más largos pero disminuyeron la frecuencia de los tuits nocturnos. También mostraron una mayor interacción con otros usuarios, como por ejemplo con un aumento de menciones por tuit, que puede reflejar un interés en interactuar con más personas, así como un incremento de las emociones positivas, relacionadas con la felicidad y la sorpresa.

El trabajo ha sido publicado en el 'Journal of Medical Internet Research' y ha sido dirigido por Ferran Sanz, con Angela Leis y Francesco Ronzano como primeros autores, junto con Miguel Angel Mayer y Laura I. Furlong, todos ellos del grupo de Investigación en Informática Biomédica Integrada (GRIB) de la UPF y el IMIM.

Leis explica que pueden afirmar que «los patrones de comportamiento de las personas que siguen un tratamiento con antidepresivos cambian y tienden a parecerse a los de las personas que no sufren una depresión. La depresión es uno de los trastornos mentales más comunes. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), afecta a más de 322 millones de personas de todas las edades.

Metodología

Mediante técnicas de Big Data y minería de textos, los científicos han analizado los tuits de usuarios que mencionaban estar tomando antidepresivos. El objetivo principal era detectar los efectos de esta medicación a través de la existencia de cambios en el lenguaje de los tuits o como estos usuarios utilizaban Twitter.

En un estudio anterior, el equipo de investigadores observó que los usuarios de Twitter que potencialmente sufren depresión muestran características de comportamiento y lingüísticas particulares en sus tuits. En este artículo, se han centrado en los cambios en las características de los mensajes que pueden estar asociados con el tratamiento con antidepresivos.

Existen varios tipos de medicamentos antidepresivos y en concreto este estudio se centra en los inhibidores selectivos de la recaudación de serotonina, que son los más utilizados para tratar la depresión. Los investigadores seleccionaron en primer lugar timelines de usuarios que mencionan antidepresivos de este tipo en sus tuits.

Ronzano explica que, a continuación, analizaron los cambios en los patrones conductuales y características lingüísticas de los tuits publicados mientras los usuarios están bajo tratamiento, en comparación con los tuits publicados por las mismas personas cuando era menos probable que estuvieran tomando estos fármacos. El estudio incluye los timelines de 186 usuarios, con 668.842 tuits.

«El uso de las técnicas basadas en Big Data y minería de textos, que permiten detectar cambios en la forma en que los usuarios interaccionan en sus redes sociales como Twitter, pueden ofrecernos nuevas oportunidades para el seguimiento y monitorización de pacientes que sufren uno de los problemas de salud más extendidos e invalidantes como es la depresión», concluye Ferran Sanz, catedrático del Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud (DCEXS) de la UPF y director del GRIB del IMIM y la UPF.