Dime que twitteas y te diré quién eres

Lo que dicen tus tweets sobre ti

Por Maria Konnikova || The New Yorker
17 de marzo de 2015

Ilustración de Keith Negley.

¿Cuánto pueden revelar tus tweets sobre ti? A juzgar por las últimas novecientas setenta y dos palabras que usé en Twitter, soy casi normal cuando se trata de sentirme optimista y ser agradable, y tengo menos probabilidades que la mayoría de las personas de estar deprimido o enojado. Esa, al menos, es la instantánea proporcionada por AnalyzeWords, una de las últimas creaciones de James Pennebaker, un psicólogo de la Universidad de Texas que estudia cómo el lenguaje se relaciona con el bienestar y la personalidad. Uno de los proyectos más famosos de Pennebaker es un programa de computadora llamado Investigación lingüística y recuento de palabras (LIWC), que analiza las palabras que usamos, y en qué frecuencia y contexto, y utiliza esta información para medir nuestros estados psicológicos y varios aspectos de nuestra personalidad. .

Desde la creación de L.I.W.C., en 1993, los estudios que utilizan el programa han sugerido una estrecha conexión entre nuestro lenguaje, nuestro estado mental y nuestro comportamiento. Han demostrado, por ejemplo, que las palabras que se usan durante las citas rápidas pueden predecir el interés romántico mutuo y el contacto futuro deseado; que las elecciones de palabras de una persona pueden revelar su lugar en una jerarquía social o profesional; y que el uso de diferentes palabras de relleno ("quiero decir"; "Sabes") puede sugerir si un hablante es hombre o mujer, más joven o más viejo y más o menos concienzudo. Incluso las formas en que usamos palabras como "y", "debajo" o "el" pueden estar relacionadas con la depresión, las reacciones al estrés, el estado social, las normas culturales, el género y la edad. "Las palabras que usamos en lenguaje natural reflejan nuestros pensamientos y sentimientos de maneras a menudo impredecibles", escribieron Pennebaker y su colega Cindy Chung.

Las redes sociales parecen hechas a medida para llevar este tipo de análisis de lenguaje al siguiente nivel. No tiene que solicitar escribir muestras o entradas de diario. Ya está todo en línea: los tweets, las publicaciones de Tumblr e incluso los subtítulos de Instagram brindan a los investigadores acceso al lenguaje que las personas usan en una escala sin precedentes. Pero el mundo del análisis del lenguaje de las redes sociales también está lleno de dificultades. "El mayor problema con este enfoque es establecer la causalidad", dijo Pennebaker, cuando hablé con él la semana pasada.

Tome un estudio, el mes pasado, de un grupo de investigadores con sede en la Universidad de Pennsylvania. El psicólogo Johannes Eichstaedt y sus colegas analizaron ochocientos veintiseis millones de tweets en mil cuatrocientos condados estadounidenses. (Los condados contenían cerca del noventa por ciento de la población de los EE. UU.) luego, usando listas de palabras, algunas desarrolladas por Pennebaker **, otras por el equipo de Eichstaedt, que pueden asociarse de manera confiable con ira, ansiedad, compromiso social ** ** y emociones positivas y negativas, le dieron a cada condado un perfil emocional. Finalmente, hicieron una pregunta simple: ¿podrían esos perfiles ayudar a determinar qué condados tendrían más muertes por enfermedad cardíaca?

La respuesta resultó ser que sí. Los condados donde los tweets de los residentes incluían palabras relacionadas con la hostilidad, la agresión, el odio y la fatiga (palabras como "imbécil", "celoso" y "aburrido") tenían tasas significativamente más altas de muerte por enfermedad cardíaca aterosclerótica, incluidos ataques cardíacos y trazos Por el contrario, donde los tweets de las personas reflejaban emociones y compromiso más positivos, la enfermedad cardíaca era menos común. El modelo basado en tweets incluso tenía más poder predictivo que otros modelos basados ​​en factores demográficos, socioeconómicos y de riesgo para la salud tradicionales.

Hace tiempo que se sabe que el estrés, la ira y la soledad aumentan el riesgo de ataques cardíacos y otras afecciones cardíacas, a menudo fatales. Pero eso no hace que los resultados de este estudio sean menos extraños. Incluso los investigadores hacen sonar una nota de advertencia: "Las personas que tuitean no son las personas que mueren", señalan. No se demostró que los tweets de una persona predicen su riesgo de enfermedad cardíaca; en cambio, los tweets colectivos negativos en ciertas partes del país correspondieron a tasas de mortalidad más altas en esas áreas. Esa correlación es especialmente extraña porque las personas que tuitean son, en general, más jóvenes que las personas que mueren de enfermedades cardíacas. Según las estadísticas más recientes del Pew Research Center, alrededor del diecinueve por ciento de los adultos estadounidenses usan Twitter; de esos usuarios, solo el 22% son mayores de 50 años. El riesgo de ataques cardíacos, por otro lado, aumenta con la edad, aumenta bruscamente en los años sesenta y continúa aumentando durante los ochenta. ¿Cómo pueden los hábitos negativos de tuiteo de algunos jóvenes revelar que las personas mayores no relacionadas pero cercanas están en riesgo?

Los investigadores tienen una teoría: sugieren que "el lenguaje de Twitter puede ser una ventana a los efectos agregados y poderosos del contexto comunitario". Señalan otros estudios epidemiológicos que han demostrado que los hechos generales sobre una comunidad, como su "cohesión social y capital social", tienen consecuencias para la salud de las personas. En términos generales, las personas que viven en comunidades más pobres y fragmentadas son menos saludables que las personas que viven en comunidades más ricas e integradas. "Cuando hacemos un subanálisis, encontramos que el poder que tiene Twitter es en gran parte responsable de la comunidad y variables socioeconómicas ”, me dijo Eichstaedt cuando hablamos por Skype. En resumen, los tweets negativos, enojados y estresados de una persona joven pueden reflejar su entorno inductor de estrés, y ese mismo entorno puede tener repercusiones negativas para la salud de otros miembros mayores de la misma comunidad.
Y, sin embargo, esa historia es solo especulación: nada en el estudio examina directamente cómo los niveles de estrés varían de un condado a otro o vincula los sentimientos de los usuarios de Twitter con la salud de sus mayores. La semana pasada, cuando hablé con Pennebaker sobre estos hallazgos, él también me instó a tener cuidado al sacar conclusiones causales del estudio. (No participó en la investigación y no está afiliado a nadie en el equipo). "Decir que los jóvenes de dieciocho años que twittean mensajes hostiles está asociado con la muerte súbita de sus bisabuelos es un gran salto de lógica, " él dijo. La relación podría ser tanto estadísticamente significativa como algo casual. Sin embargo, esa posibilidad no necesariamente hace que el trabajo sea menos valioso: "Incluso si resulta que en realidad no hay una conexión real, te obliga a pensar. ¿Cuál es la causalidad? Pennebaker dijo. El análisis del lenguaje a gran escala puede ser interesante precisamente porque plantea preguntas, no porque las responda.

Mientras tanto, el equipo de Eichstaedt está refinando su trabajo. Los investigadores ahora están colaborando con un grupo que realiza investigación epidemiológica longitudinal; el plan es rastrear comunidades e individuos a lo largo del tiempo, en lugar de mirar una instantánea a gran altitud. (Los tweets en el estudio de enfermedades del corazón eran parte de una muestra aleatoria del diez por ciento que Twitter puso a disposición de los investigadores entre junio de 2009 y marzo de 2010; idealmente, la investigación seguiría a usuarios individuales durante muchos meses, si no años.) Eichstaedt también está en el proceso de mirar los perfiles de Facebook: los datos de Twitter, dice, arrojan una amplia red, pero no es tan expresiva, profunda e individual como la información en Facebook. No todos los grandes datos se crean de la misma manera.

La investigación de Eichstaedt es típica de la psicología de big data de hoy: es fascinante, pero un trabajo en progreso. Por un lado, se basa en la correlación más que en la causalidad; Por otro lado, puede ofrecer una ventana más rápida y barata a los modelos causales existentes. Y, para los psicólogos, ese trabajo es una forma de arrojar luz sobre tendencias culturales y sociales más grandes que son difíciles de capturar a través de la investigación de laboratorio ordinaria. Pennebaker, por ejemplo, actualmente utiliza datos de Twitter para identificar y rastrear cómo ciertos valores, como la cohesión familiar y la fe religiosa, cambian con el tiempo.

Los datos del lenguaje de las redes sociales, además, no tienen que usarse para estudiar grupos grandes; puede aplicarse de manera útil a individuos en lugar de comunidades. En 2013, un grupo de Microsoft Research analizó unos setenta mil tweets escritos por personas que sufren de depresión; Luego crearon un índice predictivo que podría identificar a otros usuarios que probablemente estaban deprimidos en función de sus publicaciones en las redes sociales. El mismo grupo también creó un modelo para predecir el riesgo de depresión posparto en nuevas madres. Analiza los tweets de personas que han hecho anuncios de bebés y luego realiza un seguimiento de los cambios en el lenguaje emocional antes, durante y después del embarazo. (Alice Gregory, en un artículo reciente de esta revista, describió un esfuerzo similar de "análisis predictivo" en Crisis Text Line, un servicio de asesoramiento basado en mensajes de texto para adolescentes). Eichstaedt imagina un mundo en el que un psiquiatra, por ejemplo, podría solicite permiso para monitorear el teléfono de un paciente, analizar correos electrónicos, mensajes de texto, actualizaciones de redes sociales y similares, y enviar una alerta si aumentan los riesgos de ciertos estados psicológicos, como la depresión.

Y, señaló Pennebaker, escribir en las redes sociales puede tener valor terapéutico, independientemente de su valor predictivo para los experimentadores. Durante décadas, los estudios de Pennebaker han demostrado que cuando las personas llevan un diario, tienden a mejorar emocionalmente, a recuperarse más rápidamente de las experiencias negativas y a obtener más logros académicos y profesionales. Otro trabajo reciente sugiere que las redes sociales brindan los mismos beneficios, a pesar del hecho de que, a diferencia de una revista, es inherentemente público. Un estudio de 2013 encontró que los bloggers recibieron los mismos estímulos terapéuticos que las personas que mantienen diarios regulares; Además, los mayores beneficios se obtuvieron al escribir entradas que estaban abiertas a comentar, que en realidad fueron más beneficiosas que las entradas de diario privadas. Los investigadores quieren usar las redes sociales para aprender sobre ti. Pero al escribir en un espacio público también puede estar aprendiendo y ayudándose a sí mismo.