Resultados indican que las predicciones se basan en la frecuencia con que se usan ciertas palabras.

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Los datos solo revelaron que los investigadores pueden adivinar mejor cuando tienen acceso a perfiles de usuarios de la red social.

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La noticia de que investigadores pueden usar perfiles de Facebook para “predecir” 21 trastornos o enfermedades es impresionante, pero también inquietante. Entre ellas aparecen las de transmisión sexual, la depresión y la psicosis, o incluso el embarazo, lo que tal vez pueda molestar a aquellas personas que sientan que deben ser ellas quienes den a conocer esa información.

Pero no se preocupe. Facebook realmente no sabe tanto como parece. Los datos solo revelaron que los investigadores pueden adivinar mejor cuando tienen acceso a perfiles de usuarios de la red social, más no predecir algún trastorno o condición médica.

En 10 de las 21 afecciones los perfiles de Facebook fueron más informativos que datos como género, etnia y edad. Las predicciones solo funcionaron en quienes comparten un volumen considerable de información.

El estudio, realizado por investigadores del Penn Medicine and Stony Brook University Hospiatl, analizó a 999 voluntarios. Los resultados, publicados en la revista Plos One, indican que las predicciones se basan en la frecuencia con que las personas usan ciertas palabras. Los que utilizaron lenguaje vulgar para hablar de genitales y actos sexuales tenían más probabilidad de portar enfermedades de transmisión sexual. Más revelador fue que aquellos que más usaban las palabras “Dios” y “orar” tuvieron mayor probabilidad de tener diabetes tipo 2.

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Pero es fácil hacer que una predicción suene impresionante o alarmante al compararla con algo no muy predictivo. En un comunicado, 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 sugiere que este está sobrevalorado como indicador de problemas de salud.

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 esta información no es un gran punto de referencia.
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.

FAYE FLAM (BLOOMBERG)

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