El contenido de salud mental en línea es una fuente esencial de noticias de sanidad: las personas recurren a las redes sociales como una fuente confiable de información, pertenecer a una comunidad y obtener apoyo. A su vez, este contenido puede tener beneficios terapéuticos positivos para los usuarios. Sin embargo, este contenido existe en un entorno complejo de intercambio de datos con riesgos de contenido dañino e información errónea, y desafíos más importantes en torno a la ausencia de contexto y el intercambio/búsqueda de referencias. Las tensiones han llegado a un punto crítico con una plataforma social en particular, catapultándola al centro de atención internacional: TikTok.
Ahora, según el primer estudio de este tipo realizado por investigadores de ciencias informáticas de la Universidad de Minnesota (UofM), confirmó que la plataforma de redes sociales y su algoritmo único pueden servir como un refugio y un obstáculo para los usuarios que luchan con su salud mental. El documento se acaba de publicar en las actas de la Conferencia de la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM).
A través de entrevistas con usuarios de TikTok, descubrimos que la plataforma brindaba a muchas personas un sentido de autodescubrimiento y comunidad que no podían encontrar en otras redes sociales. Sin embargo el algoritmo de TikTok también mostró una tendencia preocupante de exponer repetidamente a los usuarios a contenido que podría ser dañino para su salud mental.
La plataforma se ha hecho conocida por los recursos de salud mental generados por los usuarios que mejoran la alfabetización en esta disciplina. La aplicación experimentó un aumento significativo en popularidad en 2020 con 3 millones de descargas por día y ahora tiene más de mil millones de usuarios, muchos de ellos adolescentes y adultos jóvenes, una población que ha experimentado un aumento de enfermedades mentales en la última década.
TikTok se diferencia de otras plataformas en que se ejecuta principalmente mediante un algoritmo de sistema de recomendación que muestra videos que cree que le gustarán al usuario en lugar de mostrar principalmente publicaciones de cuentas que sigue.
Si bien esto puede ser excelente para mostrarle contenido nuevo que se ajuste a sus intereses, también puede conducir a una madriguera de contenido negativo de la que es casi imposible escapar. TikTok es una gran plataforma para el contenido de salud mental. Muchos de nuestros participantes hablaron sobre lo útil que fue la información sobre salud mental que encontraron. Pero en algún momento, debido a la forma en que funciona el feed, seguirá brindándoles más y más del mismo contenido. Y ahí es cuando puede pasar de ser útil a angustiante.
Descubrimos que cuando los usuarios entran en estas espirales dañinas de contenido negativo, puede ser increíblemente difícil escapar de la dirección en la que los ha llevado el algoritmo. La interfaz de TikTok incluye un botón “No me interesa”, pero eso no hizo ninguna diferencia en el contenido que apareció en sus feeds.
Se encontró una dificultad para discernir cuándo los creadores de TikTok están publicando contenido emocional o de salud mental intenso de manera genuina, o si están “persiguiendo influencia”, el acto de seguir las tendencias populares en un intento de aumentar la visibilidad y la influencia de uno, independientemente del contenido de la tendencia, es decir para ganar más seguidores y me gusta. Muchos participantes se vieron obligados a tomar descansos o dejar de usar la plataforma por completo debido al estrés que les causaba.
Este estudio es el primero de una serie de artículos sobre las redes sociales, TikTok y la salud mental. Estamos interesados en cómo las plataformas pueden promover comportamientos dañinos para una persona para que, eventualmente, podamos diseñar estrategias para mitigar esos malos resultados. El primer paso en este proceso es entrevistar a las personas para asegurarnos de que entendemos sus experiencias en TikTok. Necesitamos información de la gente antes de que nosotros, como científicos informáticos, entremos y diseñemos estrategias para solucionar este problema.
*Stevie Chancellor, es autor principal del artículo y profesor asistente en la Facultad de Ciencias e Ingeniería.
*Ashlee Milton, es primera autora del artículo y doctora en ciencias informáticas e ingeniería de la Universidad de Minnesota.
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