Utilizando datos anónimos de teléfonos móviles, la investigadora doctoral de la Universidad de Aalto, Talayeh Aledavood, ha aprovechado los patrones en el comportamiento de las personas. Ha descubierto que nuestros 'cronotipos', nuestros períodos inherentes de sueño durante un período de 24 horas, se correlacionan con eltamaño de nuestras redes sociales y cuánto estamos en contacto con otros y también el tipo de cronotipos con los que interactuamos.
Los noctámbulos, las personas que se van a dormir tarde, tienden a tener redes sociales más amplias que los madrugadores. Los noctámbulos también son más centrales en sus propias redes y, claramente más que los madrugadores, se adhieren a su especie e interactúancon otros que se quedan despiertos hasta tarde
"Las migas de pan digitales que deja nuestro uso diario del teléfono pueden usarse para controlar nuestro comportamiento. Proporcionan una imagen de nuestras actividades, movimientos y comunicación", dice Aledavood.
En su disertación, Aledavood ha utilizado dichos rastros digitales para investigar los patrones de comportamiento de las personas. Los tiempos de sueño se pueden inferir de los períodos sin uso de teléfonos inteligentes. El tiempo de las llamadas realizadas a amigos y el tamaño de nuestras redes sociales, en función de las llamadas, mensajes de texto o correos electrónicos revelan nuestros hábitos sociales. Es mucho más difícil obtener información precisa como esta de, por ejemplo, encuestas, y es posible ampliar el alcance del estudio a países enteros.
Cómo usar datos móviles en la atención de salud mental
Si bien proporciona un conocimiento interesante de las correlaciones de nuestros patrones de sueño con las interacciones y redes sociales, la investigación de Aledavood tiene implicaciones más amplias. Sus hallazgos pueden muy bien abrir una forma de comprender y tratar los problemas de salud mental.
Los datos recopilados y vinculados entre sí desde dispositivos móviles, el uso activo de las redes sociales y otras plataformas digitales podrían funcionar como indicadores de diferentes trastornos mentales. Aledavood ha descrito un método para recopilar datos para este propósito.
"No hay biomarcadores claros para detectar trastornos mentales como los que hay para la diabetes o los tumores, por lo que debe encontrar nuevas formas de buscarlos. Las interrupciones en los ritmos del sueño pueden indicar varios trastornos mentales, y mi plan es inferirestas perturbaciones de los datos recopilados del uso de dispositivos digitales por parte de las personas ", explica Aledavood.
El objetivo final de Aledavood es desarrollar sistemas automatizados que puedan ayudar a los pacientes a buscar ayuda profesional antes de que su condición se vuelva severa. Hacer visualizaciones, por ejemplo, de los datos recopilados podría ayudar a los profesionales de la salud a obtener una visión en profundidad de la condición de su paciente.
La privacidad debe ser incorporada
Aledavood hace hincapié en que la privacidad y la seguridad de la información de todos los participantes del estudio y particularmente de los pacientes son cruciales.
"El método de recopilación de datos que hemos desarrollado ha sido diseñado para garantizar la privacidad de las personas desde el primer momento. La privacidad es importante, por supuesto, en todos los ámbitos de nuestra vida digital, y a diferencia de la multitud de aplicaciones de teléfonos móviles disponibles abiertamente que no están científicamente validadaso éticamente aprobado, la investigación futura y el uso clínico de nuestros métodos pasarán por una evaluación ética estricta. Tenemos que asegurarnos de que un método o aplicación de recolección de datos sea realmente beneficioso para el bienestar y el tratamiento de un paciente ", recuerda Aledavood.
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Materiales proporcionado por Universidad de Aalto . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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