Emergency and Critical Care with Dr. Rafael Perez Garcia

Las actividades en Facebook® revelan el estado depresivo de los usuarios

Método de detección: La depresión es uno de los trastornos mentales más frecuentes y se relaciona con menor productividad individual y deterioro funcional que puede causar una carga social.

Autor(es): Sungkyu Park; Sang Won Lee; Jinah Kwak; Meeyoung Cha; Bumseok Jeong

Enlace: J Med Internet Res 2013;15(10):e217

•  Resumen

Está previsto que la depresión será la segunda causa principal de morbilidad en todo el mundo para el año 2020.  La identificación temprana y la prevención de la depresión pueden ser una forma efectiva de reducir los problemas relacionados con la misma porque la duración del episodio depresivo está directamente relacionada con su tasa de recuperación.  Un posible método de detección es la utilización de la gran cantidad de datos en las redes sociales en línea.  La mayoría de las investigaciones en la búsqueda de síntomas depresivos en las redes sociales han utilizado palabras relacionadas a la depresión.  Los autores encontraron que muchos usuarios revelaron abiertamente su estado de ánimo depresivo, así como antecedentes de tratamiento en un medio público como Twitter. Estos estudios demuestran el potencial de aplicación de las redes sociales en el estudio de los síntomas depresivos, en particular, para entender la relación entre los marcadores lingüísticos y trastorno mental.  En este artículo los autores plasman su investigación sobre las redes sociales y síntomas depresivos.

•  Introducción 

Está previsto que la depresión será la segunda causa principal de morbilidad en todo el mundo para el año 2020. Los costos asociados con la depresión y el trastorno mental han crecido rápidamente, y el Instituto Nacional de Salud Mental de los EEUU informó en 2008 que le costó entre otros trastornos similares, por lo menos 193 billones de dólares en los Estados Unidos, por lo tanto, la depresión tiene efectos graves en los individuos, así como en la sociedad. 

La identificación temprana y la prevención de la depresión pueden ser una forma efectiva de reducir los problemas relacionados con la misma porque la duración del episodio depresivo está directamente relacionada con su tasa de recuperación. Por lo tanto, se ha gastado un esfuerzo importante en la detección de síntomas de depresión en la población general. En el marco de las campañas de prevención y promoción de la salud mental de la población, se puesto el foco en las redes sociales como soporte de dichas campañas, con el objetivo de detectar en forma temprana dichos trastornos. 

Un posible método de detección es la utilización de la gran cantidad de datos en las redes sociales en línea. Sitios como Facebook y Twitter, utilizados por cientos de millones de usuarios, tienen datos a gran escala que pueden utilizarse para estudiar los comportamientos humanos relacionados con la salud de una manera eficiente.

La mayoría de las investigaciones en la búsqueda de síntomas depresivos en las redes sociales han utilizado palabras relacionadas a la depresión. Park y col. analizaron las actualizaciones de texto publicadas en Twitter para caracterizar el uso del lenguaje relacionado con estados de ánimo depresivos. 

Los autores encontraron que muchos usuarios revelaron abiertamente su estado de ánimo depresivo, así como antecedentes de tratamiento en un medio público como Twitter. Se examinaron los cambios correlativos lingüísticos y emocionales en los estados de posparto de madres primerizas y se construyó un modelo estadístico para pronosticar cambios conductuales significativos comparándolos con las observaciones prenatales. 

Estos estudios demuestran el potencial de aplicación de las redes sociales en el estudio de los síntomas depresivos, en particular, para entender la relación entre los marcadores lingüísticos y trastorno mental.

Yendo más allá del análisis del texto, muchos otros enfoques se han utilizado para detectar los síntomas depresivos en línea. Kotikalapudi y col. analizaron los patrones en las actividades de navegación por Internet de los estudiantes universitarios que podrían señalar los síntomas depresivos. Moreno y col. demostraron que las actualizaciones de estado en Facebook podrían revelar síntomas de episodios depresivos mayores. Por otra parte, también se constató que, en 2008, más de una cuarta parte de los usuarios de Internet había buscado información sobre salud mental o depresión.

En este artículo los autores plasman su investigación sobre las redes sociales y síntomas depresivos. Para esto, se utilizaron los datos recopilados desde Facebook, que actualmente es la red social más ampliamente utilizada en el mundo. Incluso en Corea del sur en 2011, Facebook superó el anterior servicio nacional más famoso, Cyworld y se convirtió en la red social más ampliamente utilizada desde entonces.

Facebook contiene una amplia gama de información sobre sus usuarios, incluyendo características demográficas tales como edad y sexo, así como las características sociales tales como la lista de amigos, intereses y etiquetados de localización.

Juntas, estas características podrían representar cómo un usuario mantiene relaciones en línea como offline. El enfoque de esta investigación ha sido comprobar si el estado de salud mental de un usuario puede predecirse por el amplio conjunto de funciones disponibles en Facebook.

Para este estudio, se ha desarrollado una aplicación móvil basada en Web para Facebook, llamada EmotionDiary, para reclutar a los participantes y buscar marcadores de síntomas depresivos. La aplicación ofrece dos breves escalas de autoinforme para medir los síntomas depresivos: CES-D (Centro de estudios epidemiológicos de la depresión) y BDI (Inventario de depresión de Beck), que son ambos métodos comprobados para medir la sintomatología depresiva en la población general. 

Este trabajo pretende identificar características relacionadas con síntomas depresivos en Facebook, que podrían distinguir a individuos deprimidos de aquellos que no están deprimidos. Para obtener una comprensión más profunda de los comportamientos de los usuarios, este estudio fue asistido por entrevistas cara a cara de los individuos severamente deprimido, realizadas por un psiquiatra. Por lo tanto, este documento proporciona resultados cuantitativos y cualitativos hacia la detección de síntomas depresivos en las redes sociales.

•  Métodos

Se evaluaron a 55 usuarios de Facebook = 40, mujeres y 15 varones, con una media de edad 24,43 (DE 3.90) fueron reclutados a través de anuncios en forma de volantes distribuidos a los estudiantes en una universidad en Corea. 

Usando EmotionDiary, la aplicación de Facebook que los investigadores desarrollaron, evaluaron los síntomas depresivos mediante la escala CES-D.

EmotionDiary también proporciona consejos y datos sobre la depresión a los participantes y mide sus respuestas de uso. Para identificar las características de Facebook relacionadas con la depresión, se realizaron análisis de correlación entre CES-D y las respuestas de los participantes a consejos y hechos o características sociales de Facebook. Por último, entrevistaron a los participantes con probable depresión (CES-D≥25) para evaluar sus síntomas depresivos por un psiquiatra.

•  Resultados 

Las actividades en Facebook tenían poder predictivo en la distinción de las personas deprimidas y no deprimidas. La respuesta de los participantes a consejos y datos, que pueden explicarse por el número de consejos de la aplicación que se han consultado, tuvo una correlación positiva (P =. 04 para ambos casos), mientras que el número de etiquetas de ubicación y amigos tuvieron una correlación negativa con la escala CES-D (P =. 08 y P =. 045 respectivamente). 

De los 115 participantes seleccionados al azar que accedieron a la aplicación EmotionDiary, 82 participantes completaron la encuesta CES-D (71,3%), y 56 de ellos también completaron la encuesta BDI (48,7%). 

Se centraron solamente en los 56 participantes que completaron ambos cuestionarios para seleccionar aquellos que verdaderamente han participado y excluir a otros que abandonado en medio del experimento. A través de este proceso de selección, uno de los participantes masculino fue excluido del análisis debido a tener más de 1000 amigos en Facebook. El resto de este documento describe el análisis de los 55 participantes.

De los 55 participantes retenidos para mayores análisis, 40 eran varones de edad 19-36 (edad media 24,89, SD 4,35) y 15 eran mujeres de edades comprendidas entre 19-28 (edad media 23,33, SD 2.17).  

Entrevista cara a cara: un psiquiatra evaluó los síntomas depresivos de 2 participantes mediante la Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D) dentro de las 2 semanas de la prueba del EmotionDiary. Todos los participantes mostraron síntomas de depresión, incluyendo el estado de ánimo deprimido, sentimientos de culpa, insomnio y ansiedad. Sus puntajes de HAM-D fueron superiores a 7 puntos, que es un punto de corte confiable para la depresión. Los participantes que mostraron síntomas depresivos moderados en la HAM-D y CES-D fueron ubicados en un estado depresivo crónico.  

•  Conclusiones

Dentro de las limitaciones, los autores refieren la población particular, con la limitación para generalizar resultados, aunque mediante la profundización de esta investigación tale vez se puede llegar a una población con mayor representatividad. Mientras tanto se ve limitado el poder predictivo de las características de uso de Facebook. Este estudio está limitado además por el tamaño muestral pequeño.

El número de participantes entrevistados es pequeño (n = 2). Los autores refieren que necesitan reclutar más entrevistados o utilizar otras mediciones cualitativas en futuros estudios. A pesar de las limitaciones antes mencionadas, este estudio es el primer intento de identificar una asociación entre las características sociales en Facebook y síntomas depresivos de los usuarios. 

•  Comentarios

Mediante el análisis de rasgos depresivos relacionados con Facebook, se trató de entender comportamientos humanos en una red social que podrían predecir los estados de ánimo depresivos. Por lo tanto, este estudio es un paso importante hacia el problema de la proyección a gran escala de la depresión en las plataformas de redes sociales y abre el camino entre investigadores y población a estudiar.

•  Artículos relacionados

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Traducción y resumen:  Dr. Rafael Perez Garcia vía Emergency & Critical Care  

•  Referencias bibliográficas

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