Facebook révèle votre état de santé

Plus de deux milliards de personnes dans le monde utilisent Facebook. Une étude récente a réussi à recueillir des données sur les problèmes de santé potentiels des utilisateurs grâce au vocabulaire qu’ils utilisent.

Plus de deux milliards de personnes dans le monde utilisent Facebook. Une étude récente a réussi à recueillir des données sur les problèmes de santé potentiels des utilisateurs grâce au vocabulaire qu’ils utilisent.

Les chercheurs ont examiné les expressions écrites d'environ un million de posts Facebook - rédigés par un total de 999 utilisateurs participants à l’étude - et ont croisé ces données avec celles issues de leurs dossiers médicaux : données démographiques (âge, sexe et race) et diagnostics. Les scientifiques ont classé les mots utilisés en 200 groupes afin de déterminer si certains mots ou groupes de mots pouvaient être liés à des maladies spécifiques.

De tels liens ont bien été trouvés : les personnes présentant une addiction à l’alcool utilisaient souvent des mots comme « ivre » ou « bouteille » alors que les personnes dépressives évoquaient le « ventre », la « tête » et les « larmes ». Les diabétiques avaient eux tendance à évoquer un contexte religieux, avec une récurrence des mots comme « Dieu » et « prière ».

Il est intéressant de noter que nombre des pathologies dont souffraient ces personnes ont pu être identifiées grâce au seul langage. Cela a était très net pour l'addiction à l’alcool, l'hypertension et la dépression. Pour dix des diagnostics, Facebook était plus précis qu’une étude des seuls paramètres démographiques. Les chercheurs ont ainsi mis en lumière un pouvoir prédictif du langage très élevé concernant la grossesse, le diabète, les troubles anxieux et les psychoses ainsi que la dépression.

Les auteurs de cette étude ont déjà baptisé cette utilisation du langage dans les réseaux sociaux en lien avec les données relatives à la santé. Après la génomique, la protéomique et la métabolomique semble émerger la « médiomique ». Un pas de plus vers une transparence absolue des personnes ?

Source :
Merchant RM et al, Evaluating the predictability of medical conditions from social media posts. PLoS ONE 2019 ; 14(6) : e0215476 ; https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476

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