Tu red de amigos predice tu salud mejor que los wearables
Un nuevo estudio revela que conocer la estructura de la red social personal es el mejor ayudante del médico.
La aparición de los wearables para el cuidado del cuerpo y el fitness parece habernos facilitado el recabar más información sobre nuestra salud. Ahora con esta tecnología puedes chequear tu frecuencia cardiaca para conocer tu nivel de estrés durante una presentación en el trabajo o creer que estamos más en forma después de contabilizar el número de pasos que has dado a lo largo del día. Pero para tener una lectura más completa y atinada sobre tu estado general de salud y bienestar, harías mejor en fijarte en la solidez y estructura de tu círculo de amistades, según un nuevo estudio aparecido en Public Library of Science journal (PLOS ONE).
Mientras que otros estudios anteriores habían revelado cómo se expanden las creencias, opiniones y actitudes a través de las redes sociales, una investigación llevada a cabo por expertos de la Universidad de Notre Dame se han interesado por lo que dicen tus relaciones sociales acerca de tu salud, felicidad y nivel de estrés. “Nos interesaba la topología de la red social, lo que la posición de cada uno respecto a su grupo dice de su salud”, apunta Nitesh V. Chawla, Profesor de Ciencias e Ingeniería de la Computación en la Universidad estadounidense de Notre Dame (Indiana), director del Centro Interdisciplinar de Ciencia de Redes y Aplicaciones y principal autor del estudio. “Hemos encontrado que la estructura de la red social y de las conexiones personales hace mucho más fácil predecir los estados de bienestar de un individuo que si se usan los datos procedentes de los wearables, como la frecuencia cardiaca o la distancia recorrida caminando”.
La importancia de la red social
Los participantes en el estudio llevaban aplicaciones y wearables de Fitbit para recoger datos de comportamiento y salud, como los pasos, el sueño, el pulso y frecuencia cardiaca y el nivel de actividad, y contestaron a cuestionarios sobre sus sentimientos y percepciones sobre el estrés, la felicidad y el pensamiento positivo. Después Chawla y su equipo analizaron los datos mediante modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial junto a las características de la red social de los individuos, como su nivel, papel central en la red, el coeficiente de agrupamiento y el número de triángulos. Todas ellas son indicadores de conectividad, equilibrio social, reciprocidad y cercanía con la red social. El estudio mostró una fuerte correlación entre las estructuras de la red social con la frecuencia cardiaca, número de pasos y nivel de actividad.
Conocer la estructura de la red social mejoraba de forma significativa la capacidad de predicción de la salud y el bienestar que si solo se miraba a los datos de Fitbit. Por ejemplo, cuando se combinaba la estructura de la red social con los datos recogidos por los wearables, el modelo de aprendizaje automático mejoraba un 65 % en la predicción de la felicidad, un 54 % en la autopredicción de la salud, un 55 % en la predicción de la actitud positiva y un 38 % en la predicción del éxito. “El estudio confirma que sin la información de la red social solo tenemos una visión incompleta del estado de bienestar del individuo. Para que la predicción sea efectiva y pueda enfocarse a una intervención, es fundamental conocer esa información”, afirma Chawla.
Este hallazgo puede ayudar a los empresarios que analizan los wearables de fitness con el fin de incentivar a sus empleados a que mejoren su salud y puesta en forma. Chawla cree que sería mejor crear una plataforma para que empleadores y empleados compartieran sus experiencias y que eso ayudaría a mejorar la salud y el bienestar de todos.
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