Los investigadores predijeron el éxito de la dieta (o el fracaso) con una tasa de precisión del porcentaje 77 basada en el sentimiento de las palabras y frases que las personas usan en Twitter.
"Vemos que aquellos que tienen más éxito en cumplir sus objetivos de dieta diaria expresan sentimientos más positivos y tienen un mayor sentido de logro en sus interacciones sociales", dice Munmun De Choudhury, profesor asistente en el Instituto de Tecnología de Georgia e investigador principal en el proyecto. "Están enfocados en el futuro, generalmente más sociales, y tienen redes sociales más grandes".
Palabras y frases como "Entrena inteligentemente como un entrenador ... gana como 6 campeón del tiempo [sic]", "Si no fallas en no esforzarte lo suficiente ... [sic]" y "Si nunca tropezamos, nunca caeremos". Si nunca nos caemos, nunca fallaremos, y si nunca fallamos, ¡nunca creceremos! "Son algunos ejemplos del lenguaje optimista y autorreflexivo que la investigación indica que es más común entre las personas que hacen dieta con éxito.
Otros rasgos de las personas que hacen dieta exitosa son que tienden a estar más centrados en temas relacionados con la salud y la aptitud, y son más socialmente interactivos.
"Vemos que es mucho más probable que estos usuarios compartan recetas saludables, ofrezcan consejos sobre nutrición y ejercicio e informen sobre su propio progreso", dice De Choudhury. "Su red más grande de amigos y seguidores, y una mayor participación, significa que también tienden a tener sistemas de apoyo más fuertes, lo que impacta positivamente la probabilidad de cumplir con la dieta".
En cuanto a aquellos que no tienen éxito en el cumplimiento de los objetivos dietéticos, sus tweets a menudo tienen un tono negativo demostrable y tienden a ser más incómodos y temerosos en sus publicaciones.
"Estos usuarios tienden a estar más ansiosos aparentemente debido a la falta de control emocional y debido a ciertas actividades y eventos de la vida cotidiana", dice De Choudhury.
Las publicaciones de muestra aquí incluyen, "Estoy bastante seguro de que voy a perder la cabeza. Perder completamente lo poco que queda. Lloro ante la idea de cosas estúpidas ... "y" Siéntete áspero como botas viejas esta mañana: / El tobillo duele, la espinilla duele, el pecho duele, la cabeza duele ".
#myfitnesspal
Si bien el estudio de Twitter de forma aislada puede revelar ideas sobre el estado de salud de los usuarios, esta investigación abre nuevos caminos ya que el grupo de estudio está formado por personas que han conectado su MyFitnessPal (MFP), una aplicación de conteo de calorías, y cuentas de Twitter.
"Estas áreas se han observado individualmente para recoger indicadores de salud", explica De Choudhury. "Sin embargo, considerando estas fuentes de datos en conjunto y aplicando una metodología de prueba de causalidad establecida, podemos validar por primera vez la eficacia de las redes sociales y la autodetección cuantificada para revelar el riesgo del cumplimiento de la dieta".
La investigación analiza más de 2 millones de tweets y 100,000 + entradas diarias de MFP de casi individuos 700. La API oficial de transmisión de Twitter se utilizó para identificar usuarios calificados mediante la búsqueda de publicaciones compartidas públicamente con el hashtag "#myfitnesspal" y que contenía un enlace incrustado.
Las entradas de un diario de alimentos MFP de un individuo se combinaron con las publicaciones de Twitter del período de tiempo correspondiente. A partir de esto, el cumplimiento de sus objetivos de dieta establecidos se comparó con las actitudes y comportamientos expresados en los tweets.
Los investigadores analizaron los tweets de los atributos lingüísticos que revelan las conexiones entre la expresión del comportamiento de una persona y su salud y bienestar. Junto con aspectos afectivos y cognitivos, examinaron el estilo lingüístico de los tweets.
El momento en que una dieta falla
En el futuro, De Choudhury sugiere que el nuevo método analítico podría avanzar para proporcionar mayores beneficios de salud y bienestar.
"Por ejemplo, al alinear temporalmente los medios sociales, la autodetección cuantificada y los atributos autoinformados, los modelos estadísticos pueden explorar la dinámica de los eventos en torno a cuándo o cuán pronto puede fallar la dieta de un individuo", dice De Choudhury. "Esto permitiría tomar medidas proactivas para ayudar a garantizar resultados de salud más positivos".
A sobre el trabajo se presentará en la 20th Conference ACM de esta semana sobre Trabajo Cooperativo y Computación Social Apoyada por Computadora en Portland, Oregon.
Fuente: Georgia Tech
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