Este método acierta en un 70% de los diagnósticos frente al 42% de los médicos de cabecera
Instagram se ha convertido en los últimos tiempos en la red social de moda, y de hecho, es la que más crece: mientras Facebook y Twitter parecen haberse estancado, la app que popularizó los filtros y las stories albergaba en septiembre a más de 800 millones de usuarios. Esto quiere decir que, probablemente, usted, y mucha de la gente que conoce, se levante cada mañana y suba una foto a su cuenta. Analícelas bien: si está atento, podrá reconocer algunos síntomas de depresión en quien las toma.
Esa es la premisa del estudio llevado a cabo por dos profesores de las universidades de Harvard y de Vermont, que, a partir del análisis computacional de casi 45.000 fotos de 166 usuarios —71 de los cuales habían sufrido depresión— han logrado identificar marcadores de esta enfermedad.
Así, los parámetros medidos van desde el total de posts que se publicaban por día en cada perfil hasta la detección de rostros en las fotos, pasando por el número de comentarios o el uso del color en las instantáneas. Con todos estos datos, las conclusiones a las que han llegado son claras: para empezar, los usuarios deprimidos difundían fotografías que tendían a ser más oscuras y con más tonos grises y azulados, un atributo que la literatura médica ya ha relacionado en el pasado con estados depresivos.
Además, las personas que sufrían de depresión aplicaban muchos menos filtros a sus fotos, y las veces que lo hacían, la mayoría prefería usar Inkwell —que convierte las imágenes a blanco y negro—, mientras que el grupo sano se decantaba más por el filtro Valencia, que otorga un tinte más luminoso.
Pese a todo, otros hallazgos de la investigación parecen menos evidentes. Así, se descubrió que, cuantos más comentarios recibía un post, más posibilidades había de que hubiese sido subido por participantes deprimidos. No obstante, en cuanto al número de me gusta, el caso era el contrario, un dato para el que los autores no tienen explicación, y sobre el que animan a investigar más en el futuro.
Por otra parte, también se averiguó que los usuarios con depresión no sólo publicaban más fotos al día, sino que, además, eran más proclives a mostrar imágenes con caras. Sin embargo, en esas fotos se podía contar un menor número de personas que en las subidas por usuarios sanos. Este factor, según los investigadores, se podría explicar si entendemos que las personas que sufren esta enfermedad interactúan en entornos sociales más pequeños que el resto, o al menos, eligen compartir solamente experiencias de este tipo en las redes. La observación, según ellos mismos apuntan, entroncaría con descubrimientos anteriores, que indican que una interactividad social reducida es un indicador de esta dolencia.
De hecho, en palabras de la organización líder en promoción de la salud mental en Estados Unidos, Mental Health America, la depresión clínica “es una enfermedad grave y común que nos afecta física y mentalmente en nuestro modo de sentir y de pensar”, y suele tener como consecuencia “deseos de alejarnos de nuestra familia, amigos, trabajo, y escuela”. Además, advierten, puede causar “ansiedad, pérdida del sueño y del apetito y falta de interés o placer en realizar diferentes actividades”.
Casi un 7% de la población de Estados Unidos mayor de 18 años padece este mal —en España, el 5,2%—, que suele comenzar alrededor de los 32 años y medio y posee una prevalencia más alta entre mujeres. No obstante, es precisamente en los países con menos recursos donde los hallazgos de esta investigación tendrían más aplicaciones, pues, según los autores, su mecanismo de análisis digitalizado a partir de datos de Instagram es una forma fácil y barata de evaluar a los pacientes, que sólo tendrían que dar su consentimiento acerca de la privacidad.
De hecho, el porcentaje de éxito del estudio ha alcanzado el 70%, y gracias a él, los profesores llegaron a la conclusión de que los marcadores de depresión son observables en el comportamiento en esta red social incluso mucho antes de la fecha del primer diagnóstico del paciente. Este dato contrasta con fuerza con otro aportado en el pliego, que afirma que la tasa de fiabilidad de los médicos de cabecera que diagnostican este trastorno en persona sólo llega al 42%.
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