Círculo de amigos diz mais sobre saúde e bem-estar do que aplicativos

Há inúmeros aplicativos rastreadores de atividades físicas e com eles é possível fazer suposições sobre a nossa própria saúde. Podemos analisar nossa frequência cardíaca, para determinar o nível de estresse durante uma apresentação no trabalho, ou até nos considerarmos mais (ou menos) saudáveis ​​com base no número de passos que damos até o final do dia. Mas, para obter uma leitura melhor de sua saúde e bem-estar geral, seria melhor observar a força e a estrutura do círculo de amigos.

É o que diz um estudo publicado na Public Library of Science, PLOS One. Pesquisadores da Universidade de Notre Dame estão interessados ​​em entender como a estrutura das redes sociais pode influenciar no estado de saúde, felicidade e estresse. Os amigos podem ser os melhores “monitores” do bem estar.

“Estávamos interessados ​​na topologia da rede social – o que a minha posição na minha rede prevê sobre minha saúde e bem-estar?”, questiona Nitesh V. Chawla, professor de Ciência da Computação e Engenharia da Notre Dame, e um dos principais autores do estudo. “O que descobrimos foi que a estrutura da rede social fornece uma melhora significativa na previsibilidade dos estados de bem-estar de um indivíduo”.

Método

Para o estudo, os participantes usaram um aplicativo que captura dados de comportamento de saúde – como passos, sono, frequência cardíaca e nível de atividade – e completaram pesquisas e autoavaliações sobre seus sentimentos de estresse, felicidade e positividade.

Chawla e sua equipe analisaram e modelaram os dados usando o aprendizado de máquina, juntamente com as características da rede social de um indivíduo, incluindo grau, centralidade, coeficiente de agrupamento e número de triângulos. Essas características são indicativas de propriedades como conectividade, equilíbrio social, reciprocidade e proximidade.

A estrutura da rede social proporcionou uma melhora significativa na previsão da saúde e bem-estar de uma pessoa, em comparação com apenas olhar para dados de comportamento de saúde do aplicativo sozinho. Por exemplo, quando a estrutura da rede social é combinada com os dados derivados de wearables (tecnologias vestíveis), o modelo de aprendizado de máquina alcançou uma melhoria de 65% na previsão de felicidade, 54% de melhoria na previsão de saúde auto avaliada, 55% de melhoria na previsão de atitude positiva e melhoria de 38% na previsão do sucesso.

Exemplo de aplicação

Os pesquisadores sugerem que uma maneira de usar esses resultados de pesquisa é no local de trabalho. Empregadores que dão rastreadores de saúde aos trabalhadores para incentivar uma melhora na saúde podem sugerir que compartilhem o progresso em uma plataforma de mídia social, ou seja, construir uma rede onde possam compartilhar suas experiências uns com os outros.