Pubblicato sulla rivista Plus One, lo studio è stato realizzato a partire a alcuni dati medici e profili Facebook di 1.000 persone che hanno accettato di prestarsi all’esperimento. I ricercatori dell’Università della Pennsylvania di Stony Book (USA) hanno comparato le informazioni mediche dei volontari con i post pubblicati sulla rete sociale.

“Il contenuto pubblicato sulle reti sociali rappresenta una parte importante della vita quotidiana dei pazienti, altrimenti difficile da individuare, ed offre un metodo di studio e valutazione dei fattori di rischio di malattie comportamentali ed ambientali”, sostengono gli autori dello studio.

Che si sono concentrati sul linguaggio utilizzato nei post e ai dati relativi ai pazienti come l’età, il sesso e l’origine etnica. In seguito hanno cercato di stabilire delle diagnosi basandosi su 21 condizioni mediche diverse (diabete, depressione, grossezza, etc).

Personalizzare le cure grazie alle nostre pubblicazioni su Facebook?

Le categorie di diagnosi mediche per le quali le presenze su Facebook hanno mostrato maggiore precisione con i risultati in rapporto ai dati demografici, sono il diabete, la grossezza e turbe mentali come ansietà, depressione e psicosi.

“Si tratta del primo studio che mostra come il linguaggio utilizzato su Facebook può predire le diagnosi sulla salute delle persone che lo utilizzano, cosa che rivela nuove possibilità di personalizzare le cure e di comprendere come la vita quotidiana ordinaria dei pazienti è legata al loro stato di salute”, considerano gli autori dei lavori diretti da Raina Merchant, direttrice del Centro per la salute digitale dell’Università della Pennsylvania.

I ricercatori riconoscono comunque che questa ricerca comporta dei seri limiti, essenzialmente se si tiene conto del fatto che le associazioni di previsione del linguaggio con la malattia possono variare da una popolazione all’altra, e che il campione di questo studio comprende maggiormente femmine di origine afro-americana. Gli scienziati sottolineano quindi la necessità di allargare le ricerche ad altre categorie di popolazione nonché ad altre piattaforme di social, come per esempio Twitter.