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Tus tweets señalan si estás solo

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Tus tweets señalan si estás solo

"La soledad puede ser un asesino lento, ya que algunos de los problemas médicos asociados con ella pueden tardar décadas en manifestarse". Son las palabras mencionadas por Sharath Chandra Guntuku, autora del estudio. Con dicho análisis ha demostrado que existen patrones que relacionan que lo que se escribe en Twitter dice más de ti de lo que crees.

La revista BMJ Open, especialista en este tipo de estudios, ha mostrado la realizada por el Penn Institute. Partían con el objetivo de determinar qué temas y temas podrían asociarse con la soledad accediendo al contenido publicado por los usuarios en Twitter.

Comparando los datos recogidos entre estos usuarios frente a un grupo similar que no tenía ese idioma incluido en sus publicaciones, los investigadores señalaron que los usuarios "solitarios" tuitearon casi el doble y tenían muchas más probabilidades de hacerlo por la noche.

Cuando los tuits se analizaron a través de varios modelos analíticos lingüísticos diferentes, los usuarios que publicaron sobre la soledad tenían una asociación extremadamente alta con la ira, la depresión y la ansiedad, en comparación con el grupo "no solitario".

Además, el grupo solitario se asoció significativamente con tuitear sobre luchas con las relaciones (por ejemplo, usando frases como "querer a alguien" o "nadie a"), uso de sustancias ("fumar", "hierba" y / o "borracho" ) y problemas con la regulación de sus emociones ("Solo quiero", "No puedo" y / o el uso de improperios).

Los usuarios del grupo que no publicaron sobre la soledad parecían mostrar algunas conexiones sociales, ya que se descubrió que tenían más probabilidades de entablar conversaciones, especialmente al incluir los nombres de usuario de otros (usando "@twitter_handle") en sus tuits.

En el futuro, los investigadores esperan desarrollar una mejor medida de las diferentes dimensiones de la soledad que los usuarios en línea sienten y expresan. Guntuku señala que los primeros trabajos muestran que un modelo predictivo que desarrollaron como resultado de este estudio predice con precisión la soledad en una población de pacientes que optó por compartir sus datos de Twitter y realizó una encuesta validada de soledad.

La esperanza es lanzar pronto una iniciativa que identifique a los pacientes solitarios que reciben atención en el hospital y luego desarrollar intervenciones para ellos y sus familias / sistemas de apoyo.

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