¿Te sientes diferente por las mañanas? Eres otra persona, según un estudio sobre Twitter

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Dentro de ti habitan muchas personas diferentes, todas pujando por salir y tomar el control. Hace tiempo que sabemos que somos más dividuos que individuos, pero ahora se ha conseguido medir cuánto. Se sabe a ciencia cierta que por las mañanas eres una persona distinta a la que eres por la tarde.

Seguro que conoces a alguien a quien le afectan más este tipo de ritmos. Gente incapaz de hablar al despertarse y que va cogiendo color durante el día, o quienes se despiertan bailando y se desinflan según pasan las horas. Un estudio masivo usa Twitter y algoritmos para medir la diferencia de personalidad entre tú… y tú.

¿Eres tuitero? Tu huella digital dice mucho sobre ti

Muchos nos despertamos y nos lanzamos a nuestras pantallas en busca de nuevos memes que retuitear. En el proceso, enviamos algún que otro comentario mañanero. Este viaja por servidores de todo el mundo a caballo entre electrones e impulsos de luz y acaba fijado en Twitter. Tu personalidad va en ellos.

Nuestra huella digital habla sobre el filtro burbuja o la cárcel ideológica que construimos con nuestras búsquedas. Con cada tuit dejamos un poco más de nosotros mismos en la red social sin darnos cuenta. Y, como tenemos el móvil en la mano todo el día, dejamos nuestro rastro digital a todas horas.

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Según va pasando el día, nuestro comportamiento cambia. Varía la frecuencia en que tuiteamos o retuiteamos. También la longitud y contenido de nuestros mensajes. E incluso las palabras que usamos para comunicarnos. Siguiendo el ritmo circadiano diurno, nuestras migas digitales imitan la cambiante química cerebral.

¿Cómo se puede estudiar Twitter?

Para saber lo que se cuece en Twitter, los investigadores Nello Cristianini, Stafford Lightman, y Fabon Dzogang, de la Universidad de Bristol (Reino Unido), usaron técnicas de reconocimiento del lenguaje. Es decir, una máquina virtual o algoritmo que cuenta palabras. El artículo, ‘Diurnal variations of psychometric indicators in Twitter content’ (2018), puede leerse en Plos One.

La máquina virtual elegida fue la LIWC, Indagación Lingüística y Recuento de Palabras, por sus siglas en inglés. Este software peina una base de datos (como Twitter) y establece relaciones de carácter comparativo. Por ejemplo, puede determinar cómo a las 7 de la mañana Twitter empieza a bullir repleto de vida.

Combinada con la inteligencia artificial y algoritmos más complejos, como categorías de palabras LIWC incluyó los tuits en diferentes “categorías psicológicamente significativas” usando 73 variables diferentes. Por ejemplo, después de leer un tuit es capaz de decir si su mensaje es esperanzador o no.

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En parte, es el mismo mecanismo que usó la Universidad de Vermont (Estados Unidos) para analizar Instagram en busca de personas deprimidas, cambiando «análisis de imágenes» por «análisis de textos». Estas técnicas están tan avanzadas que es posible localizar personas deprimidas en Twitter, aunque esto se da en forma de porcentaje de probabilidad. Como cuando se intentó determinar el grado de psicopatía de la gente según las canciones que escuchaban.

El estudio de Bristol contabilizó 7.000 millones de palabras, ignorando emojis, hashtags, enlaces e imágenes (sí, está sesgado) para establecer estadísticas generalistas. Es decir, no se investigó a nadie en particular, sino que los datos se ponderaron entre muchos miles de personas.

Por la mañana, eres otra persona

Aunque hubo diferencias significativas y reseñables a lo largo del día, las mayores diferencias se encontraban entre la mañana y la noche. Hasta media mañana nos interesan mucho palabras que tienen que ver con los logros y el poder. Quizá porque estamos en el trabajo y arranca la jornada laboral.

Probablemente a estas horas somos carne de cañón para mensajes buenrolleros y marketing de panfleto. Además, a esas horas somos más analíticos (y categóricos). Escribimos tuits gramaticalmente más correctos, educados e inteligentes. Esto choca con los fines de semana, cuando nos desmelenamos.

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Factores principales detrás del perfil de variación diurna de las 73 categorías psicométricas analizadas | Fuente: PLoS ONE 13(6): e0197002. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197002

Como dato curioso, a primera hora de la mañana y a última de la noche los tuits son más “oscuros” y “de carácter existencial”. A estas horas también reinan palabras que indican ansiedad, tristeza y otras emociones negativas, así como las charlas sobre religión. Dios nos visita a horas muy concretas.

El pico que los ingleses llaman “netspeak” por educación (llamarlo «hora de masturbarse», ver gráfico de arriba, suena horrible), ocurre sobre las tres de la mañana. No es solo el momento del día en que búsquedas como “porno” o “sexo” se disparan. También son las horas en las que los tuits escritos tienen más que ver con la muerte y la religión.

Twitter tiene ritmos circadianos de 24 horas

Después del estudio queda demostrado que Twitter tiene ritmos de 24 horas, lo cual no debería sorprender demasiado. A fin de cuentas nos despertamos siempre sobre la misma hora y acudimos al trabajo de la misma manera. De ahí el ‘problemilla’ de vivir en la Tierra y trabajar en Marte (los relojes de 24 y 24,65 horas se desacoplan).

Lo que es menos lógico es que nuestra forma de escribir cambie, pero es solo porque a menudo pasamos por alto los cambios hormonales. Hormonas como la melatonina siguen ritmos similares, y quizá estén relacionados. La melatonina es uno de los marcadores que tiene el cuerpo para decirle que hay que dormir, usando para ello indicadores como la frecuencia y el brillo de la luz.

Otra hormona, el cortisol, tiene un patrón opuesto: se dispara entre las seis y las diez de la mañana, también debido a la activación solar. Curiosamente, los picos en que la gente habla de muerte y religión coinciden con el valle de cortisol. Al parecer, Twitter es más susceptible a la química de lo que pensamos, y por descontado nosotros, que somos varias personas a lo largo del día.

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Imágenes |iStock/yuriyzhuravov, iStock/francescoch, iStock/Allexxandar

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