No, Facebook no sabe si usted es psicótico

No, Facebook no sabe si usted es psicótico

Eso no quiere decir que no sea bueno pensar antes de compartir demasiada información en la red.

Facebook

¿Se pueden usar las redes sociales para predecir enfermedades? Algunos investigadores creen que sí, pero probablemente no haya motivos creíbles para preocuparse.

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Reuters

Por: Faye Flam (Bloomberg)
03 de julio 2019 , 08:24 a.m.

La noticia de que investigadores pueden usar perfiles de Facebook para "predecir" 21 trastornos o enfermedades es impresionante, pero también inquietante. Entre ellas aparecen algunas dolencias que pueden resultar vergonzosas, como las de transmisión sexual, otras que pueden poner a una persona en riesgo de ser discriminada, como la depresión y la psicosis, o incluso una condición positiva como el embarazo, que tal vez pueda molestar a algunas personas que sientan que deben ser ellas las que den a conocer esa información.

Pero no se preocupe. El Gran Hermano creado por Mark Zuckerberg en realidad no sabe tanto como parece. Más allá de los titulares, los datos científicos solo revelaron que los investigadores pueden adivinar mejor que al azar cuando tienen acceso a perfiles de usuarios de la red social, no predecir algún trastorno o condición médica.

En solo 10 de las 21 afecciones los perfiles de Facebook fueron más informativos que datos demográficos básicos como género, etnia y edad. Y para aquellos preocupados por la privacidad y los tentáculos misteriosos de Facebook es tranquilizador saber que el poder predictivo solo funcionó en el caso de aquellos que comparten un volumen considerable de información.

El estudio, realizado por investigadores de Penn Medicine and Stony Brook University, analizó a 999 voluntarios, cifra que originalmente superaba los 1.700 antes de que se descubriera que una buena parte de ellos no compartían suficiente información.

En el caso de los voluntarios restantes, los investigadores comparan predicciones basadas en Facebook con lo que realmente aquejaba a las personas según sus registros médicos electrónicos.


Los resultados fueron publicados el mes pasado en la revista Plos One. Las predicciones se basaron en la frecuencia con la cual los voluntarios usaban ciertas palabras, algo en cierto punto interesante. Los que utilizaron jerga irreproducible -básicamente, lenguaje vulgar- para hablar de los genitales y los actos sexuales tenían más probabilidad de ser diagnosticados con enfermedades de transmisión sexual, lo que, en realidad, no resulta tan sorprendente.

Más revelador fue el hecho de que aquellos que más usaban las palabras "Dios" y "orar" tuvieron mayor probabilidad de tener diabetes tipo 2. Revelador, en el sentido en que muestra cómo los investigadores muy a menudo dan por sentadas relaciones causales cuando parece poco plausible, incluidos casos en donde la oración se asoció con la ausencia de una enfermedad.

Parece menos probable que comentar sobre Dios o la oración genere enfermedades. Puede ser, en lugar de eso, que haya una conexión entre la tradición religiosa y la tradición alimenticia y una conexión entre esto último y la diabetes tipo 2. O tal vez la diabetes y los comentarios sobre orar son más comunes en las mismas zonas de un país, por razones no relacionadas. O tal vez sea una coincidencia.

¿Entonces, por qué se presentó la noticia como si fuera algo tan importante? En primer lugar, es fácil hacer que una predicción suene impresionante o alarmante al compararla con algo que no es muy predictivo. En un comunicado de prensa, uno de los investigadores alardeó que su análisis fue más predictivo sobre la diabetes tipo 2 que el índice de masa corporal, pero la evidencia más reciente sugiere que esa medición estaba sobrevalorada como indicador de problemas de salud.

Lo emocionante de esto es que ofrece el primer conjunto de evidencia de que se pueden usar las redes sociales para predecir enfermedades

El comunicado también dio mucha importancia al hecho de que los perfiles de Facebook dieron mejor resultado que los datos demográficos comunes en casi la mitad de las afecciones analizadas, pero la información demográfica no es un gran punto de referencia.

Los investigadores hicieron algo similar hace varios años para levantar afirmaciones de que la empresa Cambridge Analytica podía analizar información de perfiles de Facebook y usarla para desempeñarse mejor que los amigos a la hora de predecir resultados de pruebas de personalidad, información que podía ayudar a la compañía a manipular personas a través de anuncios políticos. Suena aterrador, pero los amigos no son muy buenos para predecir tales resultados. La gente no es buena ni para predecir sus propios resultados.

La técnica empleada en el estudio puede ser útil incluso para discernir patrones en la salud pública. "Lo emocionante de esto es que ofrece el primer conjunto de evidencia de que se pueden usar las redes sociales para predecir enfermedades", comentó Sean Young, director del Instituto de Tecnología Predictiva de la Universidad de California.
"Los beneficios principales son para los investigadores" hasta ahora, agregó.

Esta técnica no se empleará como sustituto de su examen médico anual ni será base para formular políticas de salud pública. Esa realidad es tranquilizadora para nuestra privacidad y decepcionante para aquellos que quieren que Facebook entregue nuevas percepciones sobre por qué se enferma la gente. Incluso con algunas técnicas avanzadas de big data que escanearon 20 millones de palabras, los investigadores no tuvieron un resultado mucho mejor de lo que habrían conseguido empleando datos demográficos y adivinando. Además debe recordar: mientras menos comparta, menos pueden saber.

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