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¿Estamos bien? Los científicos quieren averiguarlo con las redes sociales


2020-10-22

Por Casey Schwartz | The New York Times

¿Cuál ha sido el día más triste de todos?

Quizá eso es lo que te preguntas al pensar en las ruinas que 2020 ha dejado hasta ahora.

Hay muchos contendientes que considerar: ¿Fue el jueves 12 de marzo, el día después de que Tom Hanks anunció que estaba enfermo y la NBA anunció su cancelación? ¿O acaso fue el lunes 1 de junio, cuando lanzaron gases lacrimógenos contra los manifestantes pacíficos para que el presidente estadounidense, Donald Trump, pudiera realizar cómodamente una sesión fotográfica donde blandía la Biblia?

En realidad, no fue ninguno de esos días, según el Laboratorio de Historia Computacional de la Universidad de Vermont. En vez de eso, el laboratorio ofrece esta respuesta: el domingo 31 de mayo. Ese no solo fue el día más triste del año 2020 hasta ahora, sino también el más triste registrado por el laboratorio en los últimos 13 años. O, al menos, el día más triste en Twitter.

Los investigadores lo llaman el Hedonómetro. Se trata de un invento de Chris Danforth y su socio Peter Dodds, ambos matemáticos y científicos computacionales capacitados y codirectores del laboratorio. El Hedonómetro ha estado en funcionamiento durante más de una década, midiendo la elección de palabras en millones de tuits, a diario, en todo el mundo, para obtener una medida de los cambios en el bienestar.

De hecho, la última vez que The New York Times visitó al equipo del Hedonómetro, en 2015, el principal hallazgo que surgió fue nuestra tendencia hacia una positividad implacable en las redes sociales. “Uno de los años más felices en Twitter, al menos en inglés”, afirmó Danforth recientemente con un dejo de lamentación. Ahora ese resultado parece provenir de una era antigua. “Desde entonces ha sido un largo declive”.

Lo que ha seguido siendo una constante es lo siguiente: “Es difícil ver la felicidad. Es difícil de medir”, dijo. “No tenemos muchos datos acerca de cómo están las personas”.

El Laboratorio de Historia Computacional forma parte de un pequeño pero creciente ámbito de investigadores que tratan de analizar nuestra salud mental nacional a través del lente de la vida en línea. Después de todo, nunca habíamos tenido una reserva tan asombrosa de datos en tiempo real —lo que se conoce como nuestra “huella digital”— para elegir.

Y esa reserva de información jamás había sido tan grande como ahora, en el verano de 2020: en los primeros meses de la pandemia, Twitter reportó un aumento del 34 por ciento en el promedio diario de crecimiento de usuarios. Sin nuestra vida social habitual como antídoto y ancla, nuestras redes sociales ahora se parecen mucho más a la vida real.

Desde 2008, el Hedonómetro ha reunido al azar un 10 por ciento de todos los tuits públicos, a diario, en una decena de idiomas. Así, la herramienta busca las palabras que han sido clasificadas por su connotación alegre o triste, hace un conteo y calcula una especie de promedio nacional de felicidad basado en las palabras que dominan el discurso.

El 31 de mayo, las palabras más usadas en Twitter en inglés incluían “terrorista”, “violencia” y “racista”. Esto sucedió aproximadamente una semana después de que George Floyd fue asesinado, cerca del inicio de las protestas que duraron todo el verano.

Desde el comienzo de la pandemia, las lecturas de tristeza del Hedonómetro han establecido récords múltiples. Este año, “hubo un mes completo —y nunca se había visto esto— hubo un mes completo en el que el Hedonómetro estaba identificando expresiones más tristes que el día del Maratón de Boston”, explicó Danforth. “Nuestra atención colectiva es muy efímera, así que fue realmente notable que el instrumento mostrara, por primera vez, este estado de ánimo de depresión continua, y luego empeoró aún más, cuando comenzaron las protestas”.

James Pennebaker, un intelectual fundador del análisis del lenguaje en línea y psicólogo social de la Universidad de Texas en Austin, se interesó en lo que nuestra elección de palabras revela sobre nosotros mismos —nuestros estados de ánimo y nuestro carácter— en el momento exacto en que el internet estaba proporcionando por primera vez una reserva textual tan vasta de la que podría extraerse información y analizarla.

“Esta huella digital es un marcador del que no somos conscientes, pero deja marcas que nos dicen hasta qué grado evitas situaciones y el grado en el que estás conectado con la gente”, dijo Pennebaker, autor de The Secret Life of Pronouns, entre otros libros. “Nos dice cómo le estás prestando atención al mundo”.

Pero, según Pennebaker, uno de los retos de esta línea de investigación es que el lenguaje en sí mismo siempre está en evolución, y los algoritmos son notoriamente malos para discernir el contexto.

Tomemos, por ejemplo, los insultos. “Las palabras procaces han cambiado en los últimos diez años”, dijo, y señaló que ahora, lejos de ser necesariamente una expresión de ira, el insulto puede ser totalmente casual, o incluso positivo, usado para enfatizar un punto o expresar entusiasmo. Él está actualizando sus diccionarios electrónicos en consecuencia.

Munmun De Choudhury, profesora de la Escuela de Computación Interactiva de Georgia Tech, también está analizando la información digital para comprender el bienestar. A lo largo de los años, su trabajo se ha centrado no solo en estudios de población, como el Hedonómetro, sino también en el individuo.

En 2013, ella y sus colegas descubrieron que al analizar a las nuevas madres en las redes sociales podían ayudar a predecir cuáles podrían desarrollar depresión posparto, con base en sus publicaciones previas al nacimiento de sus bebés. Una de las señales más reveladoras fue el uso de pronombres en primera persona del singular, como “yo” y “mí”.

“Si hablo constantemente de ‘mí’, significa que mi atención está centrada en el interior”, señaló De Choudhury. “En el contexto de otros marcadores, puede relacionarse con una enfermedad mental”.

Este hallazgo surgió por primera vez en el trabajo de Pennebaker, pero De Choudhury dijo que ese estudio en particular le “abrió los ojos”. “Nos sorprendió gratamente que haya tantas señales en las publicaciones de las redes sociales de una persona que puedan ayudarnos a hacer estas predicciones”, afirmó De Choudhury.

El uso de datos de redes sociales para el estudio de la salud mental también ayuda a abordar el problema de lo WEIRD (raro, por su sigla en inglés): un acrónimo que describe cómo la investigación en psicología suele estar compuesta exclusivamente por sujetos que son occidentales (Western en inglés), educados, de países industrializados, ricos y democráticos.

“Las redes sociales proporcionan un enorme beneficio porque históricamente la mayor parte de la investigación sobre salud mental ha sido autodeclarada, por lo que se han realizado encuestas a la gente”, dijo De Choudhury. “Y las personas reclutadas eran estudiantes universitarios o pacientes de una clínica. Ahora podemos observar un abanico mucho más diverso de experiencias de salud mental”.

Al examinar los datos de Twitter durante los dos primeros meses del brote pandémico en Estados Unidos, De Choudhury buscó signos no solo de simple tristeza, como el Hedonómetro, sino también de ansiedad, depresión, estrés y pensamientos suicidas. No es de extrañar que haya encontrado que todos estos niveles eran significativamente más altos que durante los mismos meses de 2019.

Tal vez te preguntes si Twitter es un lugar verdaderamente representativo como para comprobar el estado de la salud mental de la población en general. Después de todo, muchos de sus usuarios anglohablantes suelen referirse a él con apodos como “hellsite” (sitio infernal) y “sewer” (cloaca).

Algunos estudios han demostrado que el uso frecuente de las redes sociales está relacionado con la depresión y la ansiedad. ¿De verdad podemos distinguir nuestra felicidad nacional con base en este entorno digital particular y la fracción de la población —uno de cada cinco en 2019— que utiliza Twitter de manera regular?

Angela Xiao Wu cree que no podemos. Wu, profesora adjunta de Medios, Cultura y Comunicación en la Universidad de Nueva York, argumenta que, en la prisa por recibir los datos, muchos investigadores ignoran los efectos distorsionadores de esas plataformas.

Sabemos que los algoritmos de Twitter están diseñados para mantenernos enganchados a nuestras cronologías, comprometidos emocionalmente con el contenido que se nos presenta, engatusados para permanecer en un cierto estado mental. “¿Acaso los científicos sociales toman tu estado final, después de todas estas intervenciones que las plataformas te han mostrado, y determinan un estado de ánimo nacional a partir de eso? Hay mucho de esa provocación de la plataforma que está incrustada en la información, pero no se está identificando”, dijo.

De hecho, Johannes Eichstaedt, científico social computacional de Stanford y fundador del World Well Being Project, admite que los métodos como los que utiliza su propio laboratorio están lejos de ser perfectos. “Yo diría que tiene un 7/10 de calificación”, dijo. “No es tan preciso, pero es mejor que nada”.

Lo más cerca que estamos de mirar la salud mental nacional es a través de encuestas como las que realiza Gallup y, hasta ahora, sus hallazgos están en línea con los primeros resultados de Eichstaedt, De Choudhury y el equipo del Hedonómetro.

Según Gallup, este año los estadounidenses reportaron los índices más bajos de satisfacción con la vida en más de una década, incluyendo la recesión de 2008. Estas estadísticas son consistentes con más observaciones de la vida real: por ejemplo, la experiencia de muchos terapeutas que trabajan largas jornadas en Zoom para ayudar a los pacientes a enfrentar la misma crisis que ellos atraviesan. “Nunca he estado más agotado al final del día que ahora”, dijo Michael Garfinkle, un psicoanalista de Nueva York.

Garfinkle señala que la depresión entre sus pacientes ha aumentado notablemente desde el comienzo de la pandemia pero también, de manera más amplia, “todos tratan de estimar cómo están los demás, porque todos están en un estado de desorientación que cambia, pero no mejora”.

 

 



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