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Les publications Facebook en disent long sur la santé des utilisateurs
En analysant les publications sur Facebook de près de 1.000 volontaires, des chercheurs sont parvenus à identifier plusieurs troubles médicaux comme le diabète, l'anxiété ou la dépendance à l'alcool.
Publiée dans la revue Plos One, l'étude a été réalisée à partir des données médicales et les profils Facebook de près de 1.000 personnes qui ont toutes accepté de se prêter à l'expérience. Les chercheurs des universités de Pennsylvanie et de Stony Brook ont comparé les informations médicales des volontaires avec les posts publiés sur le réseau social.
"Le contenu publié sur les réseaux sociaux représente une part importante de la vie quotidienne des patients, autrement difficile à cerner, et offre un moyen d'étudier et d'évaluer les facteurs de risque de maladies comportementales et environnementales", considèrent les auteurs de l'étude.
Les auteurs des travaux se sont concentrés sur le langage utilisé dans les posts et les données relatives aux patients comme l'âge, le sexe et l'origine ethnique. Ils ont ensuite tenté d'établir des diagnostics en se basant sur 21 conditions médicales différentes (diabète, dépression, grossesse etc).
Mieux cerner le quotidien des patients
Les catégories de diagnostics médicaux pour lesquelles les statuts Facebook ont montré le plus de précisions dans les résultats par rapport aux données démographiques sont le diabète, la grossesse et les troubles mentaux comme l'anxiété, la dépression et les psychoses.
"Il s'agit de la première étude à montrer que le langage utilisé sur Facebook peut prédire les diagnostics dans le dossier de santé des personnes qui l'utilisent, ce qui révèle de nouvelles possibilités de personnaliser les soins et de comprendre comment la vie quotidienne ordinaire des patients est liée à leur santé", considèrent les auteurs des travaux dirigés par Raina Merchant, directrice du Centre pour la santé digitale de l'université de Pennsylvanie.
Les chercheurs reconnaissent toutefois que cette recherche comporte de sérieuses limites, notamment si l'on tient compte du fait que les associations prédictives du langage avec la maladie peuvent varier d'une population à l'autre et que l'échantillon de cette étude comprenait majoritairement des femmes d'origine afro-américaine.
Les scientifiques soulignent donc la nécessité d'élargir les recherches à d'autres catégories de population ainsi qu'à d'autres plateformes sociales, telles que Twitter.