Durante la pandemia de COVID-19, nuestra vida social se trasladó al entorno digital en mayor medida que nunca, a medida que las oportunidades de contacto social presencial en la vida diaria se volvieron cada vez más limitadas. Debido a esto, los autores del Informe Mundial de la Felicidad han centrado su atención en lo que se puede aprender sobre las experiencias emocionales y el bienestar de las personas a través del análisis de datos de texto en las redes sociales.

Estos datos son relevantes para la investigación de las emociones porque estas no son solo experiencias internas, sino que a menudo son de naturaleza social. Dada su valiosa función social, las emociones se comparten regularmente con otras personas, influyendo en las emociones de los demás. Por ejemplo, la felicidad puede propagarse a través de las redes sociales y dar lugar a grupos de personas felices e infelices.

Debido a que las redes sociales capturan continuamente la comunicación entre millones de personas durante largos períodos, los investigadores han podido recopilar estos datos y rastrear las emociones y el bienestar de individuos y sociedades a nuevas escalas y resoluciones.

Tres estudios de caso presentados en el Informe demuestran que las medidas de emoción basadas en publicaciones de redes sociales pueden monitorear las emociones a nivel de toda la sociedad. Estas medidas agregadas parecen ser más precisas para medir experiencias afectivas en escalas de tiempo más cortas, con correlaciones más altas para emociones efímeras reportadas diariamente y más bajas para medidas de bienestar que cambian más lentamente, como la satisfacción con la vida.

Estos datos recopilados de redes sociales pueden respaldar diversas preguntas de investigación para las cuales no se dispone de datos de encuestas, como análisis retrospectivos, investigación de crisis o estudios sobre poblaciones a las que es difícil llegar mediante encuestas. Los autores han presentado un ejemplo para la investigación de crisis, utilizando indicadores de bienestar emocional en 18 países durante el brote de COVID-19. Durante las primeras cinco semanas del brote, observaron fuertes aumentos iniciales en las expresiones de ansiedad en Twitter, asociados con el crecimiento de los casos y la rigurosidad de las medidas. Un poco más tarde, las medidas de expresiones emocionales en redes sociales indicaron un aumento gradual de la tristeza y una disminución de la ira, que comenzó cuando las medidas de rigor incluyeron confinamientos estrictos.

La ansiedad disminuyó gradualmente una vez que se implementaron las medidas, lo que sugiere que las personas se habituaron a las nuevas circunstancias o se sintieron tranquilizadas por las acciones de sus gobiernos. Las expresiones de ira cayeron a medida que el discurso en las redes sociales se alejó de las discusiones políticamente polarizadas para centrarse en el COVID-19. La tristeza pareció estar más fuertemente asociada con los efectos de las medidas de distanciamiento social en la vida personal de las personas, y solo se vinculó con las muertes por COVID-19 a medida que estas se volvieron más frecuentes.

Los estudios de correlación presentados en el Informe sugieren que los datos de las redes sociales revelan información sobre el bienestar emocional de los residentes de estos países durante esta etapa temprana de la pandemia. En conjunto, los datos emocionales de las redes sociales aportan un valor añadido complementario a las encuestas representativas.

Las correlaciones que los investigadores observaron en el estudio del Reino Unido estuvieron en el rango de las correlaciones entre encuestas, lo que sugiere que los datos de redes sociales son adecuados como fuente complementaria de información sobre las emociones. Los datos de redes sociales y de encuestas pueden aportar potencialmente información única para predecir resultados como llamadas a líneas de prevención del suicidio, visitas al hospital, llamadas a la policía o tasas de sobredosis. Las investigaciones futuras podrían explorar si la combinación de estas dos fuentes de datos podría ayudar a predecir y responder mejor a estos resultados tan importantes.

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