| Revista: | Investigación en educación médica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000382800 |
| ISSN: | 2007-5057 |
| Autors: | Cabrera Arriaga, Tania Frías Luna, José Adnán Hernández Flores, Salvador Iniestra Ayllon, Oscar Francisco Solís Álvarez, Alex Manuel |
| Any: | 2015 |
| Període: | Ene-Mar |
| Volum: | 4 |
| Número: | 13 |
| Paginació: | 16-21 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Twitter es la segunda red social más utilizada en el país con aproximadamente 10.2 millones de usuarios. Es posible que a través de esta, el estado de ánimo pueda verse reflejado en las publicaciones de texto que los usuarios realizan. Un grupo de especialistas diseñó un software que promete analizar los enunciados publicados en Twitter y detectar diversos componentes de la personalidad. Esta investigación se enfocó en conocer si es posible utilizar estas publicaciones como elementos para detectar depresión o ansiedad, y comparar la congruencia entre la interpretación del software y las pruebas in vivo a través de inventarios de diagnóstico Método: Se realizó un estudio comparativo correlacional, con muestreo de sujetos por conveniencia a estudiantes de la licenciatura en Medicina de la Universidad Autónoma Metropolitana de edades entre 18 y 24 años que tuvieran cuentas activas de Twitter, se les aplicó en persona los Inventarios de Depresión y Ansiedad de Beck. Una vez aplicados se utilizó en las cuentas de Twitter Software Analyze Words para el análisis de sus publicaciones. Los resultados fueron vaciados y analizados en el programa SPSS. Resultados: Para el inventario de ansiedad de Beck el valor mínimo fue 0, el máximo 29 y la media 9.37. Para depresión la mínima fue igual a 0, el máximo 20 y la media 4.94. Para las pruebas hechas por el software Analyze Words, para ansiedad resultó 19 como mínimo y 99 máximo con una media de 54.58; para depresión se obtuvo un mínimo de 35, máximo de 66 y media de 51.89. En la prueba de correlación de Pearson se obtuvo un valor de -.197 usando como variables el inventario de Beck y el software Analyze Words para ansiedad. De igual manera, se obtuvo en un valor de R de Pearson de .047 en las mismas pruebas para depresión. Conclusiones: No existe concordancia entre resultados pues se considera que el software está diseñado para la población estad |
| Resumen en inglés | Twitter is the second most used social network in the country, with about 10.2 million users. It is possible that mood may be reflected in texts posted by users of Twitter. A group of specialists designed a software that attempted to analyze the statements posted on Twitter and to detect various components of personality. The study focused on ascertaining whether it is possible to use these postings as elements for depression or anxiety, and comparing the consistency between the interpretation of software testing and in vivo using a standardized diagnostic inventory. Methods: A correlational comparative study with convenience sampling of 18 to 24 year-old medical students from the Autonomous Metropolitan University who have active Twitter accounts by applying, in person, the Depression and Beck Anxiety Inventories. Once applied, it was used in the accounts of Twitter Software Analyze Words for the analysis of their postings. The results were downloaded and analyzed using the SPSS program. Results: The minimum score for the Beck Anxiety Inventory was 0, the maximum was 29, and the mean was 9.37. For depression, the minimum was 0, the maximum 20, and the mean 4.94. For the tests performed by the Words Analyze software for anxiety, the lowest result was 19, a maximum of 99, and a mean of 54.58. A minimum of 35, a maximum of 66, and a mean of 51.89 was obtained for depression. A value of Pearson correlation of -.197 was obtained for anxiety in the analysis with the Beck inventory and Analyze Words software. Similarly, Pearson R value of .047 was obtained in the same tests for depression. Conclusions: There is no agreement between the results, and it is considered that the software is designed for the U.S. population and postings by Mexican users do not project their emotions as it does for Americans and would not have the necessary characteristics to determine mood. In conclusion this study shows that Twitter is not a dia |
| Disciplines | Medicina, Ciencias de la comunicación |
| Paraules clau: | Psiquiatría, Redes sociales, Estudiantes de medicina, Ansiedad, Depresión, Twitter, Análisis de palabras |
| Keyword: | Medicine, Communication studies, Psychiatry, Social networks, Medicine students, Anxiety, Depression, Twitter, Word analysis |
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