A. Resumen
Los trastornos mentales y de uso de sustancias son la primera causa de discapacidad en el mundo, además, alrededor de 800.0000 personas se suicidan por año. Muchas de estas personas son usuarias de Social Media. El Big Data, gracias a los nuevos desarrollos tecnológicos, como el aprendizaje de máquinas y la inteligencia artificial, aplicada al Social Media muestra fuertes posibilidades de mejorar la vigilancia en salud pública en el contexto de las enfermedades mentales. Sin embargo, esta unión crea retos éticos en la gestión de la privacidad y confidencialidad de los datos de los usuarios. En este texto se plantea un marco de análisis ético basado en tres niveles de participación: desarrolladores de plataformas de social media, usuarios de social media con trastornos mentales e investigadores de social big data en salud mental.
B. Introducción
Los trastornos mentales y de uso de sustancias son la primera causa de discapacidad en el mundo, además, alrededor de 800.0000 personas se suicidan por año.[i] Una de las funciones de la salud pública es la de realizar una vigilancia continua de los temas prioritarios como lo es la salud mental. La alta penetración de social media en la población y, el modo en que estas plataformas reflejan el comportamiento y las emociones de sus usuarios, puede ser de utilidad para informar los servicios de vigilancia epidemiológica en salud mental. Sin embargo, debido a la enorme cantidad de datos que se generan y que se comparten en social media, se requiere de complejas técnicas computacionales que están en el ámbito del big data. A la aplicación del big data en social media se le denomina social big data. La vigilancia epidemiológica en salud mental basada en social big data tiene diversas implicaciones éticas como los riesgos para la privacidad, la confidencialidad, la transparencia, eventuales daños inesperados, rendición de cuentas, confianza y justicia, entre otros[ii], lo cual además está fuertemente asociado con el diseño de protocolos de investigación y con los comités de ética de la investigación.
En este documento, mi objetivo es explicar: primero (puntos 1 a 4), qué es la vigilancia epidemiológica de la salud mental basada en social media a través del concepto de social big data. Segundo (punto 5), mostraré algunos ejemplos del social big data aplicados a la vigilancia epidemiológica en salud mental. Y finalmente (punto 6 y 7), haré una exploración sobre sus retos éticos con enfoque en la privacidad y la confidencialidad. Presentaré ahí un marco posible de análisis de tres niveles: Desarrolladores de plataformas de social media, Usuarios con enfermedad mental de plataformas de social media e Investigadores en Social Big Data.
1. Big data y sus características
El big data hace referencia a grandes volúmenes de datos que no pueden ser analizados de maneras convencionales y de los cuales, a través de métodos computacionales recientes que permiten un análisis eficiente de los datos, se pueden encontrar patrones, tendencias y asociaciones y que, en particular, se buscan aplicar al comportamiento humano.
El big data está caracterizado por su volumen (cantidad de datos disponibles y que determina si se habla o no de big data), variedad (puede tener múltiples formatos: texto, imágenes, fotografías, videos, metadatos, entre otros), velocidad (un nivel de producción continuo y exponencial) y veracidad (en referencia a la calidad y valor real de los datos con los que se cuenta).
Hay muchas fuentes del big data: transacciones financieras, transacciones en línea, historias clínicas, sensores de tráfico, de clima, de geolocalización (como el de los teléfonos), cámaras de vigilancia, imágenes satelitales, datos de los datos (lo que llaman metadatos) y, finalmente, los datos de las interacciones sociales en línea como: redes sociales, webs de preguntas, plataformas de fotografías, de videos, búsquedas de internet, servicios de mensajería de texto, mapas generados por el usuario, correos electrónicos, y muchas opciones más.[iii]
Para tener una perspectiva del volumen masivo de datos, en el 2015 se estimaba que por hora se generaban alrededor de 2.5 Exabytes de datos por día[iv] (siendo 1 Exabyte = 1.000.000 Terabytes y 1 Terabyte igual a 1000 GB). La mayoría de los computadores portátiles vienen con 500GB de memoria interna.
2. Social media, sus características y su relación el big data = Social big data.
No es sencillo definir de qué se habla cuando se habla de social media. Sin embargo, se puede decir que hace referencia a un grupo de mecanismos alojados en la internet que le permiten a las personas, a las comunidades y a las organizaciones la posibilidad de conectar, colaborar, interactuar y construir comunidades permitiéndoles la creación, la co-creación, la modificación, la compartición[v] y la vinculación[vi], con contenido generado por los usuarios que es de fácil acceso.[vii] Se prefiere emplear el término en inglés social media y no el término redes sociales debido a que estas plataformas no están diseñadas únicamente para establecer redes de contacto (su equivalente en inglés es networking). Es decir, no son solamente redes sociales. Otra opción sería emplear Medios Sociales que, aunque es una traducción directa, no parece abarcar todas las posibilidades.
Dentro del espectro de lo que puede ser caracterizado como social media encontramos: las redes sociales como Facebook, los marcadores como Reddit, de noticias y novedades como Digg, plataformas para compartir fotografías y videos como Instagram y YouTube, microblogs como Twitter y blogs o foros como Tumblr y Blogger.[viii] También se encuentran las plataformas que permiten las teleconferencias (Skype, por ejemplo), la creación colaborativa de contenido (Wikipedia, por ejemplo), servicios basados en geolocalización (apps para citas según distancia como Tinder) y hasta aquellas para programar eventos (Doodle o Google Calendar).[ix]
El social media es una fuente del big data. Esto es así si se considera que, primero, para el año 2017 el número de suscripciones a telefonía celular en el mundo era de 104 por cada 100 personas, mientras que en el 2000 era de 11 por cada 100 aumentando en la misma tasa el uso de datos en telefonía celular; segundo, el número de personas que usan internet (medido como personas que han usado internet al menos una vez en los pasados 3 meses), ha pasado de 7% en el 2000 a 54% en el 2016; y tercero, que sólo Facebook y YouTube cuentan cada uno con alrededor de 2000 millones de usuarios.[x] La población mundial actual está alrededor de los 7600 millones.
La conjunción entre el social media y el big data se le ha denominado como social big data que es el término que seguiré empleando en este texto.[xi]
3. La salud y la salud pública.
En este punto se hace necesario hacer una diferencia, que no siempre es clara, entre salud y salud pública. La salud tiene como enfoque el paciente, es decir, se piensa al individuo desde su condición de salud; mientras que la salud pública se enfoca en un grupo de usuarios con el objetivo de prevenir el desarrollo de enfermedades o de aportar a reducir la carga de enfermedad. Así, la salud pública habla de políticas públicas, intervenciones de prevención y promoción, seguimiento y vigilancia de enfermedades y factores de riesgo, entre otros.
Por el otro lado, la salud y la prestación de servicios de salud se enfocan más a una enfermedad específica (una por vez), a la relación médico paciente, al desarrollo de protocolos de atención clínica, etc. En este documento el enfoque será el de la salud pública y no el de la salud.
Una de las funciones fundamentales de la salud pública es la vigilancia epidemiológica, es decir, las actividades asociadas a la recolección, procesamiento y análisis de datos sobre indicadores específicos de salud y de factores de riesgo de una población definida, con el objetivo de informar la toma de decisiones para la prevención y/o el control de la enfermedad y sus consecuencias.
4. La salud mental y la salud pública
Los trastornos mentales y de uso de sustancias son el quinto contribuyente principal de la carga mundial de enfermedad[xii] y representan alrededor de 970 millones de personas siendo la depresión y los trastornos de la ansiedad los más prevalentes con 264 y 284 millones[xiii].
La Organización Mundial de la Salud, en su asamblea 66 que tuvo la participación de 194 estados miembros, adoptó el Plan de acción integral sobre salud mental 2013 - 2020 que entre sus objetivos se encuentra el de fortalecer los sistemas de información y de vigilancia de indicadores en salud mental.[xiv] Estos sistemas de vigilancia pueden ejecutarse en múltiples frentes: directamente en centros de atención en salud mental, en general en prestadores de servicios de salud o a través de encuestas a la población.
Sin embargo, también es posible extender la vigilancia a otras fuentes de datos menos “usuales” como el social media. Al empleo de redes sociales y, en general, de patrones de información alojados en Internet, se le denomina como infovigilancia[xv].
Esto debido a que el social media tiene un alto uso y acceso y a que, debido a sus interacciones sociales, puede emplearse para representar el comportamiento, los sentimientos, las actitudes y las posiciones personales de sus usuarios. Además, como ya se mencionó, el social media es una fuente del big data.
De esta manera, gracias a las novedosas técnicas de computación como el Aprendizaje de Máquinas[xvi] y el Procesamiento Natural de Lenguajes[xvii], se hace posible desarrollar un sistema de vigilancia en salud mental basada en redes sociales.
5. Potencial del social big data en salud pública en el contexto de la salud mental.
En el contexto de la salud mental, algunos de los intentos científicos de emplear el social media para la vigilancia en salud mental se han dirigido a las condiciones de mayor prevalencia: para detectar depresión, estrés post traumático y tentativa de suicidio en Twitter.[xviii] marcadores de depresión a través de las imágenes en Instagram[xix], indicadores de bienestar subjetivo en Facebook[xx], soledad y percepción del apoyo social[xxi].
De hecho, si se realiza una búsqueda en Pubmed[xxii] con los términos “social media” AND “mental health”, se observa que, para el 2013 se incluyeron 13 artículos mientras que para el 2018 se habían incluido 188[xxiii]. Por supuesto, estos artículos también hacen referencia al impacto del uso del social media en la salud mental.
6. El reto ético de la privacidad en el social big data en salud pública.
Las implicaciones que puede tener el uso del social big data aplicado a la vigilancia en salud pública está fundamentalmente asociados con: privacidad y confidencialidad[xxiv], así como sobre el método investigativo y el investigador. [xxv] [xxvi].
En este texto desarrollaré únicamente lo referente a la privacidad:
Privacidad:
La privacidad en referencia al social big data podría verse desde los siguientes tres niveles:
Desarrolladores de plataformas de social media:
Sobre cómo una plataforma de social media aborda y asegura la privacidad y la confidencialidad de los datos de sus usuarios.
Lo primero en relación a los términos y condiciones que desarrollan y que son requisito previo al uso de la plataforma.
Lo segundo mediante la infraestructura tecnológica de la que disponen los creadores de la plataforma.
Usuarios con enfermedad mental de plataformas de social media:
Sobre cómo los usuarios comprenden, gestionan y planifican la privacidad y confidencialidad de sus datos.
Lo primero frente al nivel de comprensión de los términos y referencias de las plataformas y el nivel de comprensión en general de lo privado y lo público en internet.
Lo segundo mediante el uso de la plataforma y sus filtros de privacidad.
Lo tercero en relación a qué datos marcan dentro de la plataforma como privados y qué datos como públicos.
Investigadores en Social Big Data:
Sobre cómo los investigadores comprenden, gestionan y planifican abordar la privacidad y confidencialidad de los datos de los usuarios de las plataformas de social media.
Lo primero frente al nivel de comprensión de los términos y referencias de las plataformas en cuanto a la privacidad de los datos de los usuarios objeto de interés, así como las expectativas que los usuarios tendrían frente a la privacidad y confidencialidad cuando hay un tercero haciendo uso de sus datos.
Lo segundo frente a los mecanismos que desarrollan para mantener privados y confidenciales los eventuales datos que obtengan de los usuarios de determinadas plataformas de SM.
Lo tercero mediante la infraestructura tecnológica que disponen para salvaguardar los datos privados de los usuarios.
7. Implicaciones en la privacidad del social big data en salud mental para la vigilancia epidemiológica
En enfermedades mentales el análisis anterior requiere una profundidad específica debido a las consecuencias devastadoras que podría tener, para una persona que padezca de una enfermedad mental, el que se presenten quiebres en los mecanismos de aseguramiento de la privacidad y con ello pérdida de datos sensibles, así como la re-identificación de usuarios.
Abordaré en este contexto de la salud mental mediante preguntas en cada uno de los niveles que propuse anteriormente y para cada nivel haré una serie de comentarios sobre sus implicaciones:
Desarrolladores de plataformas de social media:
1.a
- ¿Deberían los términos y condiciones estar elaborados considerando diferentes capacidades de comprensión de los usuarios?
- ¿Cómo elaborar los términos y condiciones de manera que sean también comprendidos por personas con enfermedades mentales?
- ¿Todas las enfermedades mentales o cuáles específicamente requerirían una adaptación en el desarrollo de los Términos y Condiciones?
1.b
- ¿En qué estado de diseño se encuentra la plataforma de manera que se pueda asegurar la privacidad y la confidencialidad de los datos?
- ¿Cuál es el acceso que tienen terceros a los datos de los usuarios?
- ¿Sería correcto que estén disponibles a terceros los datos de personas en condición de enfermedad mental?
Poca o ninguna influencia tienen los usuarios y, en general, la sociedad sobre los desarrolladores de plataformas de social media, en particular sobre las más conocidas como Facebook o Instagram.[xxvii] Son grandes empresas privadas que, a pesar de haber sido criticadas continuamente sobre violaciones a la privacidad de los datos al suministrarlos a terceros, continúan con un ritmo creciente de nuevos usuarios y, con ello de aún más poder y conocimiento sobre el comportamiento de sus usuarios. Los desarrolladores de social media parecen conocernos mejor de lo que nos conocemos a nosotros mismos[xxviii] y son estas empresas las principales usuarias del Social Big Data. Al conocernos mejor, nos pueden manipular mejor, y con ello, vendernos productos que parecen satisfacer una necesidad que no sabíamos que teníamos. Aunque, claro, no siempre tenemos que pensar en estas empresas como máquinas que sólo quieren aprovecharse de nosotros a través de nuestros datos. Por ejemplo, frente a la evidencia que sugiere que hay un epidemia de soledad como consecuencia del rompimiento del tejido social, de la sensación de pertenecer y participar de una comunidad activa[xxix], hay aparentes iniciativas en los desarrolladores de social media de emplear sus plataformas para justamente crear estas comunidades y no ir en detrimento de las conexiones que tanto necesitamos con los otros[xxx] o eliminar ciertas características que se saben generan estados obsesivos y de ansiedad en sus usuarios.[xxxi]
Las leyes en los países en donde se desarrollan estas plataformas les exigen a los desarrolladores disponer de unos Términos y condiciones. Lo cual todas las plataformas de social media tienen. Sin embargo, estos términos y condiciones están diseñados por expertos para reducir las probabilidades de perder demandas en relación, entre otros, a un mal manejo de los datos, y no necesariamente reflejan un interés por hacer una adecuada gestión de la privacidad y confidencialidad de los datos de los usuarios.
Sin embargo, aunque muestran claras intenciones de ir mejorando su infraestructura tecnológica y actualizan sus plataformas de manera que no puedan ser fácilmente hackeados y de que sea más intuitivo el fijar filtros de privacidad, la venta de datos sigue siendo un tema prevalente del cual es difícil conocer el detalle.
De esta forma, aunque una serie de pautas éticas para el manejo de la privacidad en social big data podría también dirigirse a las empresas desarrolladoras de social media, siguen ellas siendo, de cierto modo, autónomas en su actuar. Inalcanzables.
Usuarios con enfermedad mental de plataformas de social media
2.a
- ¿Cómo podemos asegurar que una persona con una enfermedad mental pueda comprender completamente las implicaciones de los términos y condiciones frente a la privacidad de sus datos?
- ¿Cuáles son las expectativas en relación con la privacidad y la confidencialidad que tienen los usuarios con el empleo de sus datos para la investigación?
- ¿Debería haber un tercero, un familiar, por ejemplo, quien se encargue de la lectura de estos términos y condiciones?
2.b
- ¿De qué manera las personas con enfermedad mental y usuarios de social media hacen uso de las plataformas para establecer filtros de privacidad?
- ¿Comprenden cómo hacer uso de esos filtros?
- ¿Cuál es el conocimiento que tienen de la plataforma para hacer uso de los filtros de privacidad?
2.c
- ¿De qué manera y qué contenido definen los usuarios con enfermedad mental como privado y confidencial?
En cuanto a los usuarios, en este caso los que tienen una enfermedad mental, se crea la necesidad dentro de la prestación de servicios de salud mental, y la sociedad como un todo, de capacitar a estas personas y a sus familiares, sobre las implicaciones en la privacidad y confidencialidad de los datos al usar social media. Esto debería incluir una adecuada comprensión de los Términos y condiciones de cada una de las plataformas de social media de interés, sobre manejo efectivo de los filtros de privacidad, así como sobre conceptos básicos de lo público y de lo privado en y fuera de internet.
Sin embargo, esto pareciera estar lejos de las competencias de los servicios de salud mental, lo cual crea la pregunta sobre qué entidad debería encargarse de una tarea semejante: de no sólo trabajar por la alfabetización digital sino por la comprensión de los riesgos inherentes a lo digital. En este caso, los riesgos sobre la privacidad y la confidencialidad.
Investigadores en Social Big Data:
3.a
- ¿Cuál es la comprensión que tienen los investigadores sobre los alcances sobre la privacidad y la confidencialidad de los datos de los usuarios en los Términos y Condiciones de las plataformas de social media?
3.b
- ¿Qué mecanismos de investigación desarrollan los investigadores para el aseguramiento de la privacidad y de la confidencialidad de los datos de los usuarios obtenidos de plataformas de social media?
- ¿Deben los investigadores hacer uso de los datos de lo usuarios cuando estos se encuentran en las plataformas como ‘públicos’?[xxxii]
- ¿Cómo aseguran los investigadores que los datos que los usuarios eligieron como públicos realmente derivan de una comprensión clara por parte de los usuarios de que esos datos son, de hecho, públicos?
- En general, ¿cuál es el concepto que tienen los investigadores sobre privacidad y confidencialidad de los datos de los usuarios con enfermedad mental en cuanto al social big data?
- ¿Debería existir un tercero, una persona u organización, que se encargue de la vigilancia del uso de los datos para la investigación en salud mental a través de social big data frente a la privacidad y confidencialidad?
3.c
- ¿Cuáles son los requisitos mínimos de infraestructura que cualquier proyecto de social big data debería emplear para el aseguramiento de la privacidad y confidencialidad de los datos?
Finalmente, los investigadores en social big data aplicada a la vigilancia en salud mental, antes de recolectar datos de usuarios, deben tener definidos los límites de lo público y lo privado en el caso del social media. Tanto para el uso de datos en la investigación como sobre las expectativas de los usuarios sobre la privacidad y la confidencialidad de sus datos. Esto implica además una concepción clara sobre los Términos y condiciones de las plataformas, así como explorar la manera en que el diseño de estos acuerdos es apropiado por los usuarios con enfermedad mental. Un análisis como el planteado requeriría de estudios cualitativos previos o, al menos, de una revisión de literatura que explore estas cuestiones.
Los investigadores deben tener financiación suficiente, de manera que dispongan de una infraestructura adecuada para la recolección, almacenaje, uso y disposición final de los datos, con el fin de asegurar la privacidad y la confidencialidad. En esta medida, sería de utilidad el desarrollo y empleo de procedimientos estándares operativos de gestión de los datos para el social big data en salud mental.
10. Conclusión
El Social Media y el Big Data como dos áreas que se integran en el Social Big Data aplicadas a los diferentes aspectos de interés de la salud pública y, en particular, a la vigilancia de los trastornos mentales, se presenta como un campo promisorio y con alguna evidencia para mejor los sistemas de vigilancia y sus estimaciones. Sin embargo, existen retos en materia ética en cuanto al manejo adecuado de los datos para asegurar la privacidad y la confidencialidad de los usuarios que enfrentan enfermedades mentales y que son usuarios de social media. Por ello, se hace necesario determinar un mecanismo que facilite el análisis ético del social big data aplicada a la vigilancia en la salud mental. En este documento exploro un marco de análisis basado en tres niveles de participación: desarrolladores de plataformas de social media, usuarios de social media con trastornos mentales e investigadores de social big data en salud mental. Este marco propuesto señala una serie de temas específicos por cada nivel que requerirían de un análisis particular más profundo.
[i] World Health Organization () 10 facts on Mental Health, Available at: https://www.who.int/features/factfiles/mental_health/mental_health_facts/en/ (Accessed: 19th October 2019). [ii] Vayena, E., Salath??, M., Madoff, L. C., & Brownstein, J. S. (2015). Ethical Challenges of Big Data in Public Health. PLoS Computational Biology, 11(2), 1–7. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003904 [iii] Bello-Orgaz, G., Jung, J. J., & Camacho, D. (2015). Social big data: Recent achievements and new challenges. Information Fusion, 28, 45–59. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2015.08.005 [iv] Íbid [v] Compartición es una traducción literal del término sharing en Inglés. [vi] Vinculación es una traducción del término engagement en Inglés. [vii] McCay-Peet, L. & Quan-Haase, A. (2016). What is social media and what questions can social media research help us answer?. In L. Sloan & A. Quan-Haase The SAGE Handbook of social media research methods (pp. 13-26). 55 City Road, London: SAGE Publications Ltd doi: 10.4135/9781473983847.n2 [viii] Como se cita en (McCay-Peet, L. & Quan-Haase, A., 2016) [ix] Íbid [x] Max Roser, Hannah Ritchie and Esteban Ortiz-Ospina (2019) - "Internet". Published online at OurWorldInData.org. Retrieved from: 'https://ourworldindata.org/internet' [xi] Bello-Orgaz, G., Jung, J. J., & Camacho, D. (2015). Social big data: Recent achievements and new challenges. Information Fusion, 28, 45–59. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2015.08.005 [xii] Ferrari AJ, Norman RE, Freedman G, Baxter AJ, Pirkis JE, Harris MG, et al. (2014) The Burden Attributable to Mental and Substance Use Disorders as Risk Factors for Suicide: Findings from the Global Burden of Disease Study 2010. PLoS ONE 9(4): e91936. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0091936 [xiii] Hannah Ritchie and Max Roser (2019) - "Mental Health". Published online at OurWorldInData.org. Retrieved from: 'https://ourworldindata.org/mental-health' [xiv] World Health Organization. (2013). Mental health action plan 2013 - 2020. Geneva. Retrieved from https://www.who.int/iris/bitstream/10665/89966/1/9789241506021_eng.pdf?ua=1 [xv] Eysenbach, G. (2011). Infodemiology and infoveillance: Tracking online health information and cyberbehavior for public health. American Journal of Preventive Medicine, 40(5 SUPPL. 2), S154–S158. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2011.02.006 [xvi] Más conocido por su término en Inglés: Machine Learning, que se ocupa de proveer a sistemas informáticos, algoritmos, la capacidad de aprender y mejorar desde la experiencia de forma autónoma. [xvii] En las que se encarga de estudiar las interacciones entre las computadores y los lenguajes naturales y que se han empleado ampliamente en el reconocimiento del habla, por ejemplo. [xviii] Guntuku, S. C., Yaden, D. B., Kern, M. L., Ungar, L. H., & Eichstaedt, J. C. (2017). ScienceDirect Detecting depression and mental illness on social media : an integrative review. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 43–49. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.07.005 [xix] Reece, A. G., & Danforth, C. M. (2017). Instagram photos reveal predictive markers of depression. EPJ Data Science, 6(1), 15. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0110-z [xx] Kross, E., Verduyn, P., Demiralp, E., Park, J., Lee, D. S., Lin, N., … Ybarra, O. (2013). Facebook Use Predicts Declines in Subjective Well-Being in Young Adults. PLOS ONE, 8(8), e69841. Retrieved from https://doi.org/10.1371/journal.pone.0069841 [xxi] Shaw, L., & Gant, L. (2002). In Defense of the Internet: The Relationship Between Internet Communication and Depression, Loneliness, Self-Esteem, and Perceived Social Support. Cyberpsychology & Behavior : The Impact of the Internet, Multimedia and Virtual Reality on Behavior and Society, 5, 157–171. https://doi.org/10.1089/109493102753770552 [xxii] Motor de búsqueda que tiene acceso fundamentalmente a MEDLINE, que es la base de datos de publicaciones científicas biomédicas más grande del mundo. [xxiii] "social media" "mental health" - PubMed - NCBI. (n.d.). Retrieved October 16, 2019, from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term="social+media"+"mental+health". [xxiv] Hunter, R. F., Gough, A., O’Kane, N., McKeown, G., Fitzpatrick, A., Walker, T., … Kee, F. (2018). Ethical Issues in Social Media Research for Public Health. American Journal of Public Health, 108(3), 343–348. https://doi.org/10.2105/AJPH.2017.304249 [xxv] Íbid [xxvi] Conway, M., & Connor, D. O. (2020). ScienceDirect Social media , big data , and mental health : current advances and ethical implications. 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[xxxi] Anderson, J., & Livni, E. (2019, March 7). Facebook finally wants to help humans build meaningful connections. Retrieved October 22, 2019, from https://qz.com/1567191/facebook-finally-wants-to-help-humans-build-meaningful-connections/. [xxxii] Como por ejemplo las fotos de perfil, número de seguidores, texto de perfil.
Trabajo final del Seminario en Bioética de la Maestría en Bioética
ÁREA DE ÉTICA, DERECHOS Y BIENES PÚBLICOS GLOBALES
Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales - FLACSO - Argentina
https://www.bioeticaflacso.org/