Pennsylvaniako Unibertsitateko zientzialariek aurkitu dute sare sozialetako argitalpenen edukitik osasun-egoerak aurreikus daitezkeela.
Sare sozialak gure bizitzaren parte dira orain. 2019an, gutxienez 2.7 milioi pertsonak erabiltzen zituzten aldizka Facebook, Twitter eta Instagram bezalako sare sozialetako plataformak. Horrek esan nahi du mila milioi pertsona baino gehiagok egunero partekatzen dutela informazioa beren bizitzei buruz plataforma publiko hauetan. Jendeak libreki partekatzen ditu bere pentsamenduak, gustukoak eta gustuko ez direnak, sentimenduak eta nortasunak. Zientzialariek aztertzen ari dira ea osasun- sistema klinikotik kanpo sortutako informazio honek pazienteen eguneroko bizitzan gaixotasunen aurreikuspen posibleak agerian utzi ditzakeen, bestela osasun-langileentzat eta ikertzaileentzat ezkutatuta egongo liratekeenak. Aurreko ikerketek erakutsi dute nola Twitterrek bihotzeko gaixotasunen hilkortasun-tasa aurreikus dezakeen edo sentimendu publikoa kontrolatu dezakeen aseguruen moduko gai medikoei buruz. Hala ere, sare sozialetako informazioa ez da orain arte erabili maila indibidualean baldintza medikoak aurreikusteko.
Ekainaren 17an PLOS ONE aldizkarian argitaratutako ikerketa berri batek lehen aldiz erakutsi du pazienteen (baimena eman duten) erregistro mediko elektronikoak eta haien sare sozialetako profilak lotzen direla. Ikertzaileen helburua ikertzea izan zen, lehenik eta behin, ea pertsona baten osasun-egoerak iragar daitezkeen erabiltzailearen sare sozialetako kontuan argitaratutako hizkuntzatik, eta bigarrenik, ea gaixotasun-markatzaile espezifikoak identifikatu daitezkeen.
Ikertzaileek datu-bilketa automatikoko teknika bat erabili zuten 999 pazienteren Facebook-eko historia osoa aztertzeko. Horrek esan nahi du 20 milioi hitz ikaragarri aztertzea Facebookeko egoeraren 949,000 eguneratze ingurutan, gutxienez 500 hitz zituzten mezuekin. Ikertzaileek hiru eredu garatu zituzten paziente bakoitzarentzat iragarpenak egiteko. Lehen ereduak Facebook-eko argitalpenen hizkuntza aztertu zuen gako-hitzak identifikatuz. Bigarren ereduak pazientearen informazio demografikoa aztertu zuen, hala nola adina eta sexua. Hirugarren ereduak bi datu multzo hauek konbinatu zituen. Guztira 21 baldintza mediko aztertu ziren, besteak beste, diabetesa, antsietatea, depresioa, hipertentsioa, alkoholaren gehiegikeria, obesitatea eta psikosia.
Analisiak erakutsi zuen 21 osasun-egoera guztiak aurreikus zitezkeela Facebook-eko argitalpenetatik soilik. Eta 10 egoera hobeto iragarri ziren Facebook-eko argitalpenen bidez datu demografikoek baino. Gako-hitz nabarmenenak, adibidez, 'edari', 'mozkortu' eta 'botila' izan ziren, alkoholaren gehiegizko kontsumoa iragartzen zutenak, eta 'Jainkoa', 'otoitz egin' edo 'familia' bezalako hitzak 15 aldiz gehiagotan erabiltzen zituzten diabetesa zuten pertsonek. 'Tontoa' bezalako hitzak drogen gehiegizko kontsumoaren eta psikosiaren adierazle gisa balio izan zuten, eta 'mina', 'negarra' eta 'malkoak' bezalako hitzak estres emozionalarekin lotuta zeuden. Banakoek Facebook-en erabilitako hizkuntza oso eraginkorra izan zen iragarpenak egiteko, batez ere diabetesari eta buruko osasun- egoerei buruz, hala nola antsietatea, depresioa eta psikosia.
Oraingo ikerketak iradokitzen du pazienteentzako aukera-sistema bat garatu daitekeela, non pazienteek beren sare sozialetako mezuak aztertzea ahalbidetzen baitzuten, klinikoei informazio hori sarbidea emanez. Ikuspegi hau ohikoena sare sozialak erabiltzen dituzten pertsonentzat izan liteke baliotsuena. Sare sozialek pertsonen pentsamenduak, nortasuna, egoera mentala eta osasun-jokabideak islatzen dituztenez, datu horiek gaixotasun baten agerpena edo okerrera iragartzeko erabil litezke. Sare sozialei dagokienez, pribatutasuna, adostasun informatua eta datuen jabetza funtsezkoak izango dira. Sare sozialetako edukiak trinkotzea eta laburtzea eta interpretazioak egitea da helburu nagusia.
Oraingo ikerketak bidea ireki dezake osasun-egoerak aurreikusteko adimen artifizialeko aplikazio berriak garatzeko . Sare sozialetako datuak kuantifikagarriak dira eta gaixotasun baten arrisku-faktore portaerazkoak eta ingurumenekoak ebaluatzeko bide berriak eskaintzen dituzte. Norbanako baten sare sozialetako datuak "medioma soziala" bezala ezagutzen dira (genomaren antzekoa - gene multzo osoa).
***
{Jatorrizko ikerketa-lana irakur dezakezu behean aipatzen den DOI estekan aipaturiko iturrien zerrendan}
Iturria (k)
Merchant RM et al. 2019. Sare sozialetako argitalpenetatik abiatuta, osasun-egoeren aurreikusgarritasuna ebaluatzea. PLOS ONE. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
