Identificando y entendiendo las comunidades que usan Twitter para conectarse sobre la depresión: estudio transversal

Autor/autores: Amber D DeJohn Emily English Schulz Amber L Pearson...(et.al)

La depresión es la principal causa de enfermedades a nivel mundial y a menudo se caracteriza por una falta de conexión social. Con el auge de las redes sociales, se ve que los usuarios de Twitter están buscando conexiones basadas en la web para la depresión. Este estudio tuvo como objetivo identificar las comunidades donde los usuarios de Twitter tuitearon utilizando e...

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Este estudio tuvo como objetivo identificar las comunidades donde los usuarios de Twitter tuitearon utilizando el hashtag #MyDepressionLooksLike para conectarse sobre la depresión. Una vez identificados, queríamos entender qué características de la comunidad se relacionaban con los usuarios de Twitter que recurrían a una comunidad basada en la Web para conectarse sobre la depresión.

Los tweets se recolectaron utilizando el software NCapture del 25 de mayo al 1 de junio de 2016 durante el Mes de la Salud Mental (n = 104) en el noreste de los Estados Unidos y Washington DC. Después de mapear los tweets, utilizamos un modelo de regresión multinivel de Poisson para predecir los tweets por comunidad (condado) compensados por la población y ajustados por porcentaje de mujeres, porcentaje de población de 15 a 44 años, porcentaje de blancos, porcentaje por debajo de la pobreza y porcentaje de hogares de una sola persona . Luego comparamos los recuentos predichos frente a los observados y calculamos los valores del índice de tweeting (TIVs) para representar el apoyo y el seguimiento excesivo de las sesiones. Por último, examinamos las tendencias en las características de la comunidad por TIV utilizando la correlación de Pearson.

Encontramos asociaciones significativas entre los recuentos de tweets y las proporciones a nivel de área de mujeres, hogares unipersonales y población de 15 a 44 años. Los TIV fueron más bajos de lo esperado (TIV 1) en las áreas orientales, litorales de la región de estudio. Hubo comunidades que tuiteaban como se esperaba en las áreas occidentales del interior (TIV 2). Los condados que tuitean más de lo esperado generalmente se encontraban dispersos por toda la región del estudio con un pequeño grupo en la base de Maine. Cuando examinamos las características de la comunidad y las reuniones excesivas y secundarias por condado, observamos un claro gradiente ascendente en varios tipos de organizaciones sin fines de lucro y valores TIV. Sin embargo, también observamos las relaciones en forma de U para muchos factores de la comunidad, lo que sugiere que las mismas características se correlacionaron tanto con la superación de las alas como con la de la parte baja de las mismas.

Nuestros hallazgos sugieren que las comunidades basadas en la Web, en lugar de reemplazar la conexión física, pueden complementar o servir como servidores proxy para las comunidades sociales fuera de línea, como se ve a través de las correlaciones constantes entre los niveles más altos de tweeting y abundantes organizaciones sin fines de lucro. Las investigaciones futuras podrían ampliar el alcance espaciotemporal para confirmar estos hallazgos.

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