Um estudo divulgado pela revista científica "PLOS One" listou 21 condições médicas que podem ser detectadas com uma análise de perfil no Facebook. A pesquisa foi feita pela Universidade da Pensilvânia em parceria com a Stony Brook University e traz evidências que ajudam a identificar doenças como diabetes, ansiedade e depressão.

O grupo de cientistas desenvolveu uma técnica para analisar como a rede social pode prever essas condições. Eles coletaram dados relacionados à linguagem recorrente no Facebook e cruzaram com as informações demográficas dos pacientes – é a primeira vez que pesquisadores associam prontuários eletrônicos com registros das redes sociais.

Os pacientes foram convidados a compartilhar suas postagens anteriores e ceder dados dos seus Registros Médicos Eletrônicos (EMR, sigla em inglês). Com base nesses documentos, também foram coletadas informações sobre sexo, idade, e raça das pessoas envolvidas, além de possíveis diagnósticos anteriores.

Durante a pesquisa, os cientistas analisaram publicações de mais de 900 pessoas e 949 mil postagens no Facebook. Eles acreditam que é possível prever, apenas com as atualizações de status, se uma pessoa está grávida ou com doenças na pele.

"Mais de dois bilhões de pessoas compartilham regularmente informações sobre sua vida cotidiana por meio das mídias sociais. Muitas vezes elas revelam quem são, seus sentimentos, sua personalidade, seus dados demográficos e comportamentos", afirma o artigo.

Analisando a linguagem

A pesquisa foi feita, inicialmente, com a análise de linguagem em 500 palavras por participante, sendo que cada condição médica devia possuir pelo menos 30 pessoas.

Após esse levantamento primário, a próxima etapa foi "encontrar tópicos significativamente relacionados às condições médicas". Os cientistas usaram análise estatística para chegar às seguintes conclusões:

Os termos "bebida" e "garrafa" mostraram ser mais preditivos ao abuso de álcool;

Pessoas que mencionaram as palavras "Deus" ou "orar" são 15 vezes mais propensas a ter diabetes;

O uso de expressões hostis, como a palavra "burro" e alguns palavrões, serviram de indicadores para abuso de drogas e psicoses.

"Nossa abordagem foi encontrar tópicos significativamente relacionados às condições médicas por meio de análise estatística, em vez de selecionar postagens específicas com base em termos de pesquisa com alto nível de ruído", afirmam os pesquisadores.

Eles agruparam palavras semelhantes em 200 tópicos e, utilizando um modelo estatístico que mapeia essas expressões, eles as enquadram em uma condição médica específica para a criação de nuvens de palavras.

Para os pesquisadores, a descoberta vai muito além de um mero acaso e afirmam que "todas as 21 condições médicas são consequências da linguagem utilizada no Facebook”, logo, "os status da rede social demonstram maiores ganhos de precisão em relação as variáveis demográficas".

"Personalidade das pessoas, estado mental e comportamentos são refletidos em suas mídias sociais e todos têm um tremendo impacto. Este é o primeiro estudo a mostrar que a linguagem no Facebook pode prever diagnósticos dentro do histórico das pessoas, revelando novas oportunidades para personalizar o cuidado e entender como a vida cotidiana se relaciona com sua saúde".

O estudo anterior

Outra pesquisa publicada na "PLOS One" é consequência de um trabalho produzido pelos mesmos pesquisadores da Universidade da Pensilvânia, em outubro de 2018.

Divulgada na revista "Proceedings of the National Academy of Sciences", essa análise dos cientistas buscava associar um diagnóstico mais ágil da depressão por meio do cruzamento do histórico médico com a análise linguística do Facebook.