Un cuerpo de literatura ha demostrado que las condiciones de salud mental de los usuarios, como la depresión y la ansiedad, se pueden predecir a partir del lenguaje de las redes sociales. Todavía hay una brecha en la comprensión científica de cómo se expresa el estrés psicológico en las redes sociales. El estrés es una de las principales causas subyacentes y se correlaciona con las enfermedades físicas crónicas y las condiciones de salud mental. En este artículo, exploramos el lenguaje del estrés psicológico con un conjunto de datos de 601 usuarios de redes sociales, que respondieron el cuestionario de la Escala de estrés percibido y también aceptaron compartir sus datos de Facebook y Twitter. En primer lugar, encontramos que los usuarios estresados publican sobre agotamiento, pérdida de control, mayor concentración en sí mismos y dolor físico en comparación con publicaciones sobre desayuno, tiempo en familia y viajes de usuarios que no están estresados. En segundo lugar, encontramos que el lenguaje de Facebook es más predictivo de estrés que el lenguaje de Twitter. En tercer lugar, demostramos cómo los modelos basados en el idioma así desarrollados se pueden adaptar y escalar para medir las tendencias a nivel de condado.
Dado que el lenguaje a nivel de condado está fácilmente disponible en Twitter mediante Streaming API, exploramos varios algoritmos de adaptación de dominio para adaptar los modelos de Facebook a nivel de (somos la historia que nos contamos) usuario al lenguaje de Twitter. Encontramos que las mediciones de estrés basadas en redes sociales adaptadas y escaladas en el dominio superan las variables sociodemográficas (edad, género, raza, educación e ingresos), en comparación con las mediciones de estrés basadas en encuestas reales, tanto en el usuario como en el condado. El nivel en el lenguaje de Twitter de EE. UU. que puntúa más alto en estrés también predice una peor salud, menos acceso a las instalaciones y un nivel socioeconómico más bajo en los condados. Concluimos con una discusión sobre las implicaciones del uso de las redes sociales como una nueva herramienta para monitorear los niveles de estrés tanto de las personas como de los condados. El estrés se define como la angustia percibida causada por una interacción entre una persona y su entorno (?). Si bien las personas pueden manejar el estrés mejor o peor dependiendo de sus habilidades generales de afrontamiento, se sabe que experimentar estrés con demasiada frecuencia afecta negativamente el bienestar y la salud física y mental. Se considera que el estrés es un rasgo omnipresente único que influye en la salud, a través de una amplia gama de estados afectivos negativos y vías somáticas (?).
Teniendo en cuenta que los síntomas asociados con la depresión y otras condiciones graves de salud mental son muy graves, aliviar el estrés psicológico y promover un estilo de vida saludable es más eficaz en comparación con el tratamiento de una condición más aguda y crónica (?). Las personas utilizan cada vez más las plataformas de redes sociales para informar a otros sobre sus estados mentales, solicitar apoyo social y mantener registros de sus actividades, preferencias e intereses diarios. A pesar del desafío de trabajar con una muestra no aleatoria y no representativa de usuarios de redes sociales, los estudios han identificado los marcadores lingüísticos de autorrevelación que se relacionan con la depresión (?), la esquizofrenia (?), el TDAH (?), el consumo de alcohol (?), y personalidad (?). Con respecto al estrés, las características lingüísticas del estrés relacionado con eventos se han predicho a partir de publicaciones en las redes sociales sobre experiencias como viajes y trabajo (?); sin embargo, estos hallazgos no se pueden aplicar para mejorar la comprensión psicológica del estrés, porque las personas que sufren estrés crónico lo hacen independientemente de los eventos estresantes. Por ejemplo, prepararse para un examen es un evento estresante, mientras que sentirse abrumado de manera crónica con las responsabilidades es estrés relacionado con los rasgos.
Otra brecha en la investigación es que el trabajo anterior se ha centrado en los factores estresantes conocidos recopilados mediante palabras clave de búsqueda (?). Sin embargo, las etiquetas así adquiridas probablemente tengan factores de confusión de personalidad (? ), enfatizando la necesidad de usar una verdad de terreno más fuerte. En cambio, anticipamos que los conocimientos sobre el estrés psicológico podrían ayudar a (a) diseñar intervenciones basadas en las redes sociales para permitir un estilo de vida de bajo estrés y (b) desarrollar una mejor comprensión de las variaciones regionales en el estrés. La naturaleza omnipresente de los dispositivos inteligentes y el acceso a Internet en casi todas partes del mundo significa que las redes sociales son una herramienta potencialmente poderosa para medir los estados psicológicos y los comportamientos de las personas a nivel micro (individual) y macro (condado). Sin embargo, a excepción de unos pocos estudios, se ha hecho poco para explorar cómo escalar modelos de lenguaje para estudiar regiones, y ningún trabajo ha intentado hacer esto para el estrés. Aunque algunos estudios han analizado la variación geográfica en el lenguaje de las redes sociales correspondiente a enfermedades crónicas (?), depresión (?), bienestar (?), enfermedades del corazón (?) y felicidad (? ), a menudo se enfrentan a (a) una comprensión limitada de cómo escalar modelos a nivel de usuario para medir condados, y (b) la falta de verdad sobre una gran población.
