Uso de datos de redes sociales para capturar emociones antes y durante el COVID-19

Durante la pandemia de COVID-19, nuestra vida social se trasladó a Internet en mayor medida que nunca, ya que las oportunidades de contacto social cara a cara en la vida diaria se vieron cada vez más limitadas. Por ello, los autores del World Happiness Report han centrado su atención en lo que se puede aprender sobre las experiencias emocionales y el bienestar de las personas a partir del análisis de datos de texto en las redes sociales. 

Tales datos son relevantes para la investigación sobre las emociones porque estas no son solo experiencias internas, sino que a menudo tienen un carácter social. Dada su valiosa función social, las emociones se comparten regularmente con otras personas, influyendo en las emociones de los demás. Por ejemplo, la felicidad puede propagarse a través de las redes sociales y dar lugar a grupos de personas felices e infelices.

Dado que las redes sociales capturan continuamente la comunicación entre millones de personas durante largos periodos, los investigadores han podido recopilar estos datos y rastrear las emociones y el bienestar de los individuos y las sociedades a escalas y resoluciones inéditas. 

Tres estudios de caso presentados en el informe demuestran que las medidas de las emociones basadas en las publicaciones en redes sociales pueden seguir el rastro de las emociones a nivel de toda la sociedad. Estas medidas agregadas parecen ser más precisas para medir experiencias afectivas en escalas de tiempo más cortas, con correlaciones más altas para las emociones de corta duración reportadas diariamente y más bajas para las medidas de bienestar que cambian más lentamente, como la satisfacción con la vida. 

Estos datos recopilados de las redes sociales pueden sustentar diversas preguntas de investigación para las que no se dispone de datos de encuestas, como análisis retrospectivos, investigación de crisis o estudios sobre poblaciones a las que es difícil llegar con encuestas. Los autores han presentado un ejemplo para la investigación de crisis, utilizando indicadores de bienestar emocional en 18 países durante el brote de COVID-19. Durante las primeras cinco semanas del brote de COVID-19, observaron fuertes aumentos iniciales en las expresiones de ansiedad en Twitter, asociados al crecimiento de los casos y a la rigurosidad de las medidas. Un poco más tarde, las mediciones de las expresiones emocionales en las redes sociales indicaron un aumento gradual de la tristeza y una disminución del enfado, que comenzó cuando las medidas de rigor incluyeron confinamientos estrictos. 

La ansiedad disminuyó gradualmente una vez que se implementaron las medidas, lo que sugiere que las personas se habituaron a las nuevas circunstancias o se sintieron tranquilizadas por las acciones de sus gobiernos. Las expresiones de ira cayeron a medida que el discurso en las redes sociales se alejó de los debates políticamente polarizados y se centró en el COVID-19. La tristeza parecía estar más fuertemente asociada a los efectos de las medidas de distanciamiento social en la vida personal de la gente y solo se vinculó a las muertes por COVID-19 a medida que estas se hicieron más frecuentes.

Los estudios de correlación presentados en el informe sugieren que los datos de las redes sociales revelan información sobre el bienestar emocional de los residentes de estos países durante esta etapa temprana de la pandemia. En conjunto, los datos sobre las emociones en las redes sociales aportan un valor añadido a las encuestas representativas.

Las correlaciones observadas por los investigadores en el estudio del Reino Unido se situaron en el rango de las correlaciones entre encuestas, lo que sugiere que los datos de las redes sociales son adecuados como fuente complementaria de información sobre las emociones. Los datos de las redes sociales y de las encuestas pueden aportar información única para predecir resultados como las llamadas a líneas de prevención del suicidio, las visitas a hospitales, las llamadas a la policía o las tasas de sobredosis. Futuras investigaciones podrían explorar si la combinación de estas dos fuentes de datos podría ayudar a predecir y responder mejor a resultados tan importantes.

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