De acordo com um estudo, a linguagem utilizada nas publicações no Facebook pode ajudar a identificar doenças como diabetes, ansiedade, depressão e psicose. Os autores acreditam que a linguagem dos posts pode ser um indicador destas doenças e, com o consentimento do paciente, pode ser monitorizada como se tratasse de um sintoma físico.
A equipe de investigação usou uma técnica automática de recolha de dados para analisar o histórico de publicações no Facebook de quase mil indivíduos, que também tinham vinculado os seus registos médicos eletrónicos aos seus perfis da rede social. Apenas com a análise da linguagem nos posts dos participantes, os investigadores descobriram 21 condições diferentes, que incluíam psicose, ansiedade e alcoolismo.
Com efeito, em 10 das condições, a previsão da doença foi mais fácil através da análise dos dados no Facebook, do que através de informações médicas. Isto por que alguns dos dados da rede social “pareciam intuitivos”.
Por exemplo, “bebida” e “garrafa” mostraram ser palavras que revelavam casos de abuso de álcool. No entanto, outras situações não eram tão fáceis de determinar. Por exemplo, as pessoas que mais frequentemente utilizaram linguagem religiosa como “Deus” ou “orar”, nas suas publicações, tinham uma tendência 15 vezes maior de ter diabetes do que aquelas que usaram menos esses termos. Além disso, palavras que expressam hostilidade – como alguns palavrões – serviram como indicadores de abuso de drogas e psicoses.
O professor assistente e coautor do estudo, Andrew Schwartz, é da opinião que a nossa «linguagem digital capta aspetos poderosos das nossas vidas, que são indetetáveis nos dados médicos tradicionais». O especialista acrescenta que «muitos estudos mostraram agora uma ligação entre os padrões de linguagem e doenças específicas», o que mostra como a linguagem pode ser reveladora de casos de depressão ou de cancro e isso «pode permitir a criação de novas aplicações com inteligência artificial para a medicina».
